一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法

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一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法
申请号:CN202510031373
申请日期:2025-01-09
公开号:CN119945860B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法,涉及人工智能技术领域和无线通信领域,包括:对调制样式识别网络架构搜索框架进行训练,以得到生成模型、生成引导预测器和性能预测器;引导进行跨数据集的调制样式识别网络架构搜索,生成模型根据给定的调制样式数据集生成最优调制样式识别网络架构;根据给定的调制识别数据集对最优调制样式识别网络架构进行参数训练,得到调制样式识别网络模型;将调制样式识别模型部署到信道传输上,对基于信道传输过来的电磁信号进行调制样式识别;该调制样式识别方法可以快速根据给定调制样式数据集自动搜索最优调制样式识别网络模型,从而快速适应不同应用场景。同时,该方法在网络架构搜索过程中可以大大减少搜索开销,降低了对数据集规模的需求。
技术关键词
识别网络架构 调制样式识别方法 神经网络架构搜索 数据 编解码器 三元组 精度 信道 参数 无线通信调制 编码器 多普勒 场景 信号 有向无环图 人工智能技术
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