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摘 要:本发明公开了一种基于特征融合与轻量化混合神经网络的水声通信调制方式识别方法,首先提取水声信号中熵特征及形态特征;运用线性判别分析法对所得特征进行处理,得到具体特征;利用长短时神经网络构造混合神经网络的浅层;基于YOLO v2神经网络进行改进,将其作为混合神经网络的深层,两种神经网络结合,提取水声信号抽象特征;结合抽象特征与具体特征获得完备的特征集;将特征集输入神经网络中,实现水声信号调制方式的准确识别;基于数据增强后的水声信号,利用贪心算法训练网络;最后采用迁移学习将其迁移至实际海洋环境。本发明最终实现了低延时、高准确率的水声通信调制方式智能识别,该识别方法准确率高,泛化性强。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110487275.2 | 专利名称: | 基于特征融合与轻量化混合神经网络的水声通信调制方式识别方法 |
申请日: | 2021-05-05 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L27/00搜分类 网络 网络传输 通信 轻量化搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |