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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种用于光载射频多载波信号智能识别的系统和方法，系统包括：训练样本构建模块用于生成仿真多载波信号并提取其同相正交分量构建训练样本；神经网络模型训练模块用于基于训练样本对神经网络模型进行多种信号特征提取任务的训练；实验样本构建模块用于通生成光载射频多载波信号并提取其同相正交分量构建实验样本；神经网络模型迁移学习模块用于基于实验样本对训练后的神经网络模型进行基于迁移学习的微调；光载射频多载波信号识别模块用于利用微调后的神经网络模型识别光载射频多载波信号的多种信号特征。本发明能够提高对不同信号特征的自适应学习和识别能力，有助于实现光载射频系统对频谱资源的优化分配和灵活利用。
主权项：1.一种用于光载射频多载波信号智能识别的系统，其特征在于，包括：训练样本构建模块、神经网络模型训练模块、实验样本构建模块、神经网络模型迁移学习模块和光载射频多载波信号识别模块；所述训练样本构建模块用于通过光载射频仿真系统生成仿真多载波信号，并提取仿真多载波信号的同相正交分量构建训练样本；所述神经网络模型训练模块用于基于训练样本对搭建的神经网络模型进行多种信号特征提取任务的训练，得到训练后的神经网络模型；所述实验样本构建模块用于通过搭建光载射频实验系统生成光载射频多载波信号，并提取光载射频多载波信号的同相正交分量构建实验样本；所述神经网络模型迁移学习模块用于基于实验样本对训练后的神经网络模型进行基于迁移学习的微调，得到微调后的神经网络模型；所述光载射频多载波信号识别模块用于利用微调后的神经网络模型识别光载射频多载波信号的多种信号特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种用于光载射频多载波信号智能识别的系统和方法
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