一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VHF/UHF頻段無線電信號調(diào)制方式識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910999117.8 申請日 -
公開（公告）號 CN110826425A 公開（公告）日 2020-02-21
申請公布號 CN110826425A 申請公布日 2020-02-21
分類號 G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 謝欣;戴江安;唱亮;孫浩;邱天爽;陳興;丑遠(yuǎn)婷;高宏杰 申請（專利權(quán)）人 北京東方波泰無線電頻譜技術(shù)研究所有限公司
代理機(jī)構(gòu) 大連理工大學(xué)專利中心 代理人 北京東方波泰無線電頻譜技術(shù)研究所;中國人民解放軍61081部隊;大連理工大學(xué)
地址 116024 遼寧省大連市甘井子區(qū)凌工路2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VHF/UHF頻段無線電信號調(diào)制方式識別方法，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法在深度學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上，選擇三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為信號分類器，以3大類26種信號特征作為分類器輸入向量，輸出14維向量分別對應(yīng)VHF/UHF頻段中常見的14種無線電信號。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用ReLU作為神經(jīng)元的激活函數(shù)，輸出層使用Softmax函數(shù)計算輸入信號歸為各類的概率。分類器訓(xùn)練中使用Adam優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新，采用交叉熵作為代價函數(shù)計算網(wǎng)絡(luò)的誤差，并采用dropout技巧提升網(wǎng)絡(luò)的識別正確率。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確識別出VHF/UHF頻段的常見無線電信號，識別信號類別廣，數(shù)量多，準(zhǔn)確度高；并且識別算法復(fù)雜度低，耗時短，實(shí)時性好。