基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法

本发明涉及软件无线电传输技术领域，公开了一种基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法，无线信号通过发射端进行传输，USRP接收端在接收到信号后，通过信号采集程序，将信号接收存储，为调制信号识别的CNN模型提供需要的信号训练集和信号测试集，其中所述信号训练集包括预训练数据集和迁移学习训练数据集；通过生成的预训练数据集，对针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练；通过生成的迁移学习训练数据集，针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练；将训练好的迁移学习卷积神经网络模型部署到信号测试集，对调制信号识别结果进行验证；本发明解决无线通信中调制信号识别问题。