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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种基于复值部分卷积神经网络的信号调制方式识别方法，所采用的识别神经网络包括若干阶段部分和与阶段部分一一对应的复值嵌入层，复值嵌入层与阶段部分间隔排列并依次连接，各复值嵌入层均位于对应的阶段部分之前；最后一个阶段部分的输出特征依次经过复值池化模块、全连接层和输出层的处理后得到概率分布向量。每个阶段部分分别包括若干个依次连接的特征提取块，特征提取块中包括复值部分卷积模块，复值部分卷积模块中只对输入特征的一部分进行卷积。本发明可以减少运算量，降低计算复杂度，提升网络的性能，同时还具有准确率高、轻量化等优点。
主权项：1.一种基于复值部分卷积神经网络的信号调制方式识别方法，将复值信号输入至识别神经网络中，得到概率分布向量，概率分布向量中最大的概率值对应的信号调制类型即为识别结果，其特征在于：所述识别神经网络包括若干阶段部分和与阶段部分一一对应的复值嵌入层，复值嵌入层与阶段部分间隔排列并依次连接，各复值嵌入层均位于对应的阶段部分之前；最后一个阶段部分的输出特征依次经过复值池化模块、全连接层和输出层的处理后得到所述概率分布向量；所述复值嵌入层用于对输入的特征进行下采样和通道扩展；每个阶段部分分别包括若干个依次连接的特征提取块，所述特征提取块中包括复值部分卷积模块，所述复值部分卷积模块中只对输入特征的一部分进行卷积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于复值部分卷积神经网络的信号调制方式识别方法
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