发明专利已授权

基于CNN-LSTM模型和迁移学习的信号调制样式识别方法

📄 申请号：CN202010548590.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-16

公开号

CN111832417B

公开日

2023-09-15

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_24 , G06F18_214 , G06F18_2431 , G06F18_25 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

信号调制人工智能算法信号处理模式识别迁移学习信号调制

应用场景

无线电监测, 频谱感知, 通信信号识别, 军事电子对抗, 智能通信

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摘要

本发明公开一种基于CNN‑LSTM模型和迁移学习的信号调制样式识别方法。本发明首先对采集多种不同调制信号样本集，预处理得到源数据集；再构建CNN‑LSTM网络模型，将网络的权值进行随机初始化，输入源数据集对网络模型进行预训练；将预训练后CNN网络与LSTM网络的权值参数对应迁移至目标CNN‑LSTM网络中，输入训练数据集对目标CNN‑LSTM网络中的随机森林分类器进行训练，得到训练完成的CNN‑LSTM网络；最后利用训练完成的CNN‑LSTM网络对测试数据集进行调制样式识别，得到信号分类识别结果。本发明结合了CNN网络与LSTM网络的特征提取优点，提高了信号识别性能，并解决了深度学习在缺少目标信号样本的条件下识别性能差的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种以煤气化细渣为原料制备磁性活性炭NaX分子筛复合材料的方法

当前第 / 件

一种咔唑Schiff碱为识别受体的多离子差异性检测荧光探针

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_213)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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