一种基于卷积神经网络的调制方式识别装置及系统
基本信息
| 申请号 | CN202010209077.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111585923A | 公开（公告）日 | 2020-08-25 |
| 申请公布号 | CN111585923A | 申请公布日 | 2020-08-25 |
| 分类号 | H04L27/00(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 陈楠;彭春晓;吴兴平;龚芹;罗小凤;胡仕虹;崔坤;李军;杨永进;罗伟;齐彦龙;黄良 | 申请（专利权）人 | 成都奥特为科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都环泰专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 成都奥特为科技有限公司 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新区天久北巷139号附18号1层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的调制方式识别装置，包括：数据生成模块，用于生成原始数据及对原始数据进行预处理；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型；信号输入模块，用于将预处理后的原始数据输入到卷积神经网络模型中进行训练；信号输出模块，用于输出训练完成后的结果；本发明还提供了一种基于卷积神经网络的调制方式识别系统，包括Agilent E4438C信号源、9032便携式接收机、电脑、电源以及上述基于卷积神经网络的调制方式识别装置；本发明所提供的基于卷积神经网络的调制方式识别装置及系统不需要提取调制信号的特征参数，且当信噪比大于10dB时，调制类型的分类准确率在90％以上。 |
