恭喜西安电子科技大学王泽林获国家专利权
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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种深度神经网络调制信号开集识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114004250B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111070105.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种深度神经网络调制信号开集识别方法及系统是由王泽林;赵光辉;金星设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度神经网络调制信号开集识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种深度神经网络调制信号开集识别方法及系统，其中，所述方法包括：在第一环境下建立已知调制类型的数据集X和未知调制类型的数据集V，初始化生成器G的和判别器D的参数；获得预定参数更新次数阈值；按照预定参数更新次数阈值，对判别器D和所述生成器G进行参数更新，对数据集X和数据集V进行信号增强；通过一维卷积残差网络对调制信号进行建模，获得1D‑ResNet网络模型；将测试集S输入所述1D‑ResNet网络模型中，获得第一识别结果。解决了现有技术中存在调制识别算法对噪声敏感，没有考虑真实环境下开集识别的问题，无法区分未知调制类型信号，对信号质量要求高的技术问题。
本发明授权一种深度神经网络调制信号开集识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络调制信号开集识别方法，其中，所述方法包括：在第一环境下建立已知调制类型的数据集X和未知调制类型的数据集V，其中，，；初始化生成器G的和判别器D的参数；获得预定参数更新次数阈值；按照所述预定参数更新次数阈值，对所述判别器D和所述生成器G进行参数更新，对所述数据集X和所述数据集V进行信号增强；根据信号增强后的所述数据集X和所述数据集V通过一维卷积残差网络对调制信号进行建模，获得1D-ResNet网络模型，其中，通过多分类交叉熵损失函数与中心误差损失函数进行加权求和获得所述1D-ResNet网络模型的1D-ResNet损失函数；将测试集S输入所述1D-ResNet网络模型中，获得第一识别的结果。
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