基于多特征信息的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制識(shí)別方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210188206.6 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN114254680A | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-03-29 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114254680A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-03-29 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06K9/00（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 王貴;寧剛玲 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 成都大公博創(chuàng)信息技術(shù)有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 成都時(shí)譽(yù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 李雙 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新西區(qū)百草路666號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及基于多特征信息的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制識(shí)別方法，屬于風(fēng)電機(jī)組故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，從調(diào)制信號(hào)本身出發(fā)，將調(diào)制信號(hào)的瞬時(shí)幅度和瞬時(shí)相位與I/Q信號(hào)相結(jié)合，豐富了每一種調(diào)制方式的數(shù)據(jù)表示形式，可實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)特征之間的互補(bǔ)。還設(shè)計(jì)了一個(gè)基于深度可分離卷積塊和LSTM的高效網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并引入了注意力機(jī)制，有利于挖掘調(diào)制信號(hào)內(nèi)部潛在的時(shí)空特征。通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，表明了本文所提算法的優(yōu)越性，說(shuō)明了對(duì)于調(diào)制識(shí)別任務(wù)，特別是在受到各種干擾條件下，多類(lèi)型數(shù)據(jù)源可以給模型提供多種觀察視圖，降低調(diào)制識(shí)別的難度。而結(jié)合網(wǎng)絡(luò)特性，設(shè)計(jì)一種較好的模型結(jié)構(gòu)對(duì)于調(diào)制識(shí)別也是至關(guān)重要的。 |
