发明专利 已授权

基于多层级神经网络的抗模式耦合信号复杂格式解析方法

📄 申请号:CN202210447635.0 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2022-04-27
公开号
CN114553650B
公开日
2022-07-29
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

通信信号处理, 模式识别, 数据解析, 智能信息处理

摘要

本发明公开基于多层级神经网络的抗模式耦合信号复杂格式解析方法,根据接收的未知信号,生成未知信号星座图;将未知信号星座图输入训练获得的卷积神经网络模型,预测获得传输模式和调制格式。训练获得卷积神经网络模型:卷积神经网络模型从有标签的星座图中提取高维信息特征;根据高维信息特征,判定获得传输模式和调制格式;将判定获得的传输模式和调制格式与标签比较,对卷积神经网络模型进行参数的更新迭代。本发明解决模分复用中的模间耦合问题,对于调制格式识别的干扰,能在耦合系数较高的情况下准确识别出未知信号星座图的调制格式,降低模式耦合对接收信号产生的干扰,调制格式识别结果更精准,鲁棒性更强。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220729
✅ 授权
20220614
?? 实质审查的生效 :
20220527
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:36 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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