基于二元采样算子的自适应神经调制识别模型构建方法及应用

本发明属于信号自动调制分类技术领域，公开了一种基于二元采样算子的自适应神经调制识别模型构建方法及应用，方法包括：采用训练集初步训练一个用于自动调制分类的神经调制识别模型；初始化各信噪比环境下的二元采样算子，对验证集中的各数据采用对应的二元采样算子采样，以采样后的数据输入初步训练后的神经调制识别模型，所得的模型预测结果与标签之间的差异最小为优化目标，得到各信噪比环境下二元采样算子；将训练集中的各数据经对应信噪比环境下的二元采样算子采样，用采样后的数据对初步训练后的神经调制识别模型再训练，以更新模型参数，得到对应的神经调制识别模型。本发明能提升NMR模型在复杂噪声环境下的自动调制分类能力。