| 专利号 | 2019112489350 | 申请日 | 2019-12-09 | 专利名称 | 一种基于卷积神经网络结构的QAM和PSK信号类内调制分类方法 |
| 授权日 | 2021-10-29 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 王洪君;王娜;张艳艳;许莹;胡燕南 |
| 主分类号 | H04L27/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于卷积神经网络结构的QAM和PSK信号类内调制分类方法，本发明通过对接收到的I/Q两路信号进行绝对值运算处理提升了信号调制识别的分类准确率。本发明针对接收到的I/Q信号，分别对两路信号各自取绝对值；仿真生成高斯白噪声信道下的各调制类型信号数据集，并将其按一定的比例分割作为网络结构的训练、验证及测试使用；利用训练数据进行网络结构参数的训练，以建立输入数据与调制类型的映射关系；训练完毕就可以利用该网络结构对100*2的信号给出调制类型判断。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
