基于对比学习与OpenMax的开集调制识别方法及系统

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基于对比学习与OpenMax的开集调制识别方法及系统
申请号:CN202510390925
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120296316A
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于对比学习与OpenMax的开集调制识别方法及系统,属于人工智能技术领域;包括:通过信号采集获取调制信号,并进行分段得到分段信号;将分段信号输入至网络模型进行训练,提取深度信号特征,实现已知调制类别的原始分类,得到原始分类概率;网络模型包括卷积网络和长短时记忆网络;通过训练好的网络模型得到信号深度调制特征,构建距离集,利用OpenMax完成包含未知类在内的所有调制类别的分类与识别。本发明实现了未知类别与已知类别的高精度分类。
技术关键词
调制识别方法 调制特征 网络 分段 样本 信号特征 信号提取信号 累积分布函数 概率密度函数 人工智能技术 数据压缩 识别系统 参数 频谱仪 标签 序列 时序 表达式 极值
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