一种基于增量学习的小样本通信信号自动调制识别方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于增量学习的小样本通信信号自动调制识别方法，包括：构建通信信号调制分类网络模型并获取训练样本集；在基类训练阶段，利用基类样本集对通信信号调制分类网络模型进行训练，得到基类训练阶段的网络模型；在增量训练阶段，利用增量样本集对基类训练阶段的网络模型进行训练，得到训练完成的通信信号调制分类网络模型，以利用该训练完成的通信信号调制分类网络模型对待测调制通信信号的调制类别进行预测；其中，在进行增量训练之前，构建扩充样本集，并利用扩充样本集对分类器进行参数初始化。本发明方法能有效提高通信信号调制类型的识别准确率；并且在新类数据集很小的情况下，可以实现良好的新类别识别性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于增量学习的小样本通信信号自动调制识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580484A
申请号 ：
CN202210458158.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-04-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周峰王力谭浩月杨鑫瑶白雪茹
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市雁塔区太白南路2号
代理机构 ：
西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘长春
优先权 ：
CN202210458158.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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