发明专利 已授权

一种基于深度学习的无线电信号聚类方法及系统

📄 申请号:CN202110053844.2 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-01-15
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

无线电监测, 频谱感知, 信号识别, 认知无线电, 通信干扰检测

摘要

一种基于深度学习的无线电信号聚类方法,包括:S1,将第二数据集与第一数据集的样本数据大小调整一致,然后将两个数据集的样本数据分成若干包含相同数量的样本数据的批次;S2,构建深度模型,将调整后的第二数据集分批样本数据输入深度模型进行预训练,直到模型训练稳定;S3,聚类训练;S4,输出聚类结果。本发明还包括一种基于深度学习的无线电信号聚类系统。本发明搭建了一种一维卷积和二维卷积结合的神经网络,使用调制信号数据集对深度模型进行预训练,能够使得深度模型更倾向于提取与调制类型相关的特征,在后续聚类时,引导模型按调制类型对样本进行聚类,该方法在信号聚类上具有较好的普适性。

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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

20220617
✅ 授权
20210615
?? 实质审查的生效 :
20210528
📄 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:45 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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