一种基于多尺度卷积融合去噪编码网络的调制识别方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多尺度卷积融合去噪编码网络的调制识别方法
申请号:CN202510068079
申请日期:2025-01-16
公开号:CN119884717A
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多尺度卷积融合去噪编码网络的调制识别方法,包括:获取输入的I/Q调制信号,对I/Q调制信号的I分量和Q分量进行线性组合构建多模态调制信号;利用多尺度特征提取模块提取多模态调制信号的多尺度特征;利用压缩‑激励模块对提取的多尺度特征进行去噪得到具有抑制噪声能力的干净特征;将干净特征通过位置编码增强信号的空间信息得到第一增强特征,将第一增强特征输入Transformer编码模块进行编码得到第二增强特征;将第二增强特征输入分类器模块获取I/Q调制信号对应的调制模式。本发明能够提高调制信号的识别准确率。
技术关键词
调制识别方法 融合去噪 前馈神经网络 多尺度特征提取 调制识别装置 多模态 输出特征 信号 多头注意力机制 分支 编码模块 存储计算机程序 分类器 存储器 级联 处理器
系统为您推荐了相关专利信息
1
融合加权图扩散卷积与多因素特征的煤矿矿震时空图节点属性预测
Dijkstra算法 预测时空数据 动态加权方法 矩阵 动态时间规整算法
2
一种基于复数残差神经网络的被动辐射噪声多径信道估计方法
多径信道估计方法 残差神经网络 舰船辐射噪声 复数特征 残差学习
3
一种基于小型化射频仪器多特征提取信号调制识别方法
信号调制识别方法 射频仪器 多特征参数提取 信号调制方式 分类器
4
一种基于胶囊网络的科学数据资产多标签文本分类方法
胶囊网络模型 主题 融合策略 解码器 资产
5
基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质
智能监测方法 孤立森林算法 工况 序列 深度生成模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号