摘要
本发明公开了一种面向工业互联网的通信信号调制类型智能识别方法,涉及无线电领域,用以解决现有技术鲁棒性差、完备性差和实用性差的问题。本发明利用基于MobileNet的信号识别网络对接收信号进行初步分类;同时利用基于KAN‑LSTM的信号识别网络进行幅度调制和频率调制的分类;根据前两步的分类结果,输出信号调制类型识别结果,或者继续利用基于KAN‑LSTM的信号识别网络、基于MobileNet的信号识别网络或者多模态特征融合网络进行逐级细分,获得信号调制类型识别结果。本发明提高了信号调制类型识别方法的准确性与鲁棒性,可精确识别到高阶CPFSK信号,并解决了现有算法实用性差的问题。
技术关键词
面向工业互联网
智能识别方法
信号调制
多模态特征融合
卷积模块
频谱特征
特征提取模块
空间特征提取
网络
载波
频率
速率
FM调制
时序
鲁棒性
级联
估计算法
矩阵
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检测印刷电路板
印刷电路板缺陷
网络模块
神经网络模型
阶段
非接触式测量方法
模态参数识别
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企业
时空分布图
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电力设备缺陷
量子神经网络
训练深度学习模型
输入流
多尺度特征融合
接收端定位方法
多普勒
信号传输模型
信号处理算法
原子钟