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一种信号发生器输出信号的调制方式识别方法及系统

申请号: CN202410226628.7
申请人: 南京工业大学
更新日期: 2026-03-17

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种信号发生器输出信号的调制方式识别方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410226628.7
申请日 2024/2/29
公告号 CN117807529A
公开日 2024/4/2
IPC主分类号 G06F18/2415
权利人 南京工业大学
发明人 许一铭; 武晓光
地址 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号

摘要文本

本发明公开了一种信号发生器输出信号的调制方式识别方法及系统,属于数字信息的传输技术领域,方法包括:接收信号发生器输出的待识别信号;提取待识别信号的多种信号特征;计算待识别信号的复杂度;当待识别信号的复杂度大于或者等于预设复杂度时,将瞬时振幅信号、瞬时频率信号以及瞬时相位信号作为图神经网络中的三个神经节点,通过基于图神经网络的时空特征提取模型,提取待识别信号的时空特征,并将振幅特征、频率特征、相位特征、累积量特征以及时空特征进行特征融合;将由待识别信号的融合特征向量组成的融合特征序列输入至长短时记忆神经网络中,通过基于长短记忆神经网络的调制方式识别模型,识别出待识别信号的调制方式。

专利主权项内容

1.一种信号发生器输出信号的调制方式识别方法,其特征在于,包括:S1:接收信号发生器输出的待识别信号;S2:提取所述待识别信号的瞬时振幅信号、瞬时频率信号以及瞬时相位信号;S3:提取所述待识别信号的多种信号特征,所述信号特征包括:评估特征、振幅特征、频率特征、相位特征以及累积量特征,所述评估特征包括:信噪比、频带宽以及波形平滑度;S4:根据所述评估特征,计算所述待识别信号的复杂度;S5:当所述待识别信号的复杂度小于预设复杂度时,将所述振幅特征、所述频率特征、所述相位特征以及所述累积量特征进行特征融合,组成融合特征向量;S6:当所述待识别信号的复杂度大于或者等于所述预设复杂度时,将所述瞬时振幅信号、所述瞬时频率信号以及所述瞬时相位信号作为图神经网络中的三个神经节点,通过基于图神经网络的时空特征提取模型,提取所述待识别信号的时空特征,并将所述振幅特征、所述频率特征、所述相位特征、所述累积量特征以及所述时空特征进行特征融合,组成融合特征向量;S7:将由所述待识别信号的融合特征向量组成的融合特征序列输入至长短时记忆神经网络中,通过基于长短记忆神经网络的调制方式识别模型,识别出所述待识别信号的调制方式。