一种基于深度属性提取的零样本信号调制识别方法及装置

本申请提出了一种基于深度属性提取的零样本信号调制识别方法，涉及深度学习技术领域，其中，该方法包括：通过预训练的分类模型的特征提取模块从仿真生成的信号样本中提取各调制类别的真实属性表示；利用长短期记忆网络LSTM提取输入数据的时序特征，并通过线性变换层将时序特征映射到属性空间，得到输入数据的预测属性表示；将输入数据的预测属性表示和各调制类别的真实属性表示投影到同一嵌入空间中，计算预测属性与真实属性之间的相似度，并基于相似度确定输入数据的类别。采用上述方案的本发明实现了零样本信号调制识别。