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一种基于高信噪比预训练的自动调制识别方法,属于通信信号识别技术领域。针对现有深度学习自动调制识别方法中,低信噪比信号影响网络特征提取性能,识别精度下降的问题,通过利用高信噪比数据预训练并加入低信噪比数据进行微调,降低训练过程中低信噪比数据对于神经网络识别精度的影响,从而提高自动调制识别技术的识别准确率。通过任务目标划分、训练子网络以及级联的网络结构,实现多分类自动调制识别问题的分解,从而使得上述基于高信噪比预训练的自动调制识别方法在多分类情况下仍保持良好提升效果。本发明适用于通信信号识别技术领域
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117688423A
(43)申请公布日2024.03.12
(21)申请号202311571996.7
(22)申请日2023.11.23
(71)申请人北京理工大学
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