发明专利已授权

基于全分量小波下采样的深度卷积神经网络无线调制信号识别方法

📄 申请号：CN202210563726.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-05-23

公开号

CN114970625A

公开日

2022-08-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络无线通信人工智能算法信号识别神经网络卷积神经网络

应用场景

无线通信, 频谱监测, 认知无线电, 电子对抗, 通信侦察

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摘要

基于全分量小波下采样的深度卷积神经网络无线调制信号识别方法，通过设计深度卷积神经网络下的多阈值全分量小波下采样模块，用离散小波变换方法将目标信号分解为多个不同频率分量的子信号，保留目标信号特征低频和高频信息，用全分量小波下采样代替传统的卷积最大池化操作；遵循自适应软阈值去噪规则，构建多阈值通道结构，实现多阈值去噪；利用全局损失协同优化子网参数。本发明针对不同频率无线调制信号识别中的信息丢失和去噪问题，设计了一种新的信号提取方法，相比于现有的信号提取方法，该方法提高了无线调制信号识别的精度。

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

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当前第 / 件

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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：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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