公开(公告)号：CN109995690A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910263173.5

申请日：2019-04-02

Applicant: 成都华日通讯技术有限公司

Inventor： 吕志良 ,  莫舸舸

IPC: H04L27/00 ,  H04L27/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种MFSK数字信号子类调制识别的神经网络自优化方法，包括：对收到的调制信号进行解调，得到离散数据序列；对复数序列进行归一化；提取瞬时速度，求出速度随时间变化的离散映射；对离散映射平滑处理，求出速度以时间为自变量的平滑映射；求解稳定速度点，并投影到分布密度平面；训练卷积神经网络分类器模型，用于对MFSK子类调制信号进行分类；当置信度均低于预设的阈值时，加强平滑效果，并依次执行之后的步骤，直至识别置信度满足要求。本发明可在低信噪比，采样不足等实际通信情况下，实现对MFSK数字信号的调制识别，同时，自检测精度阈值并调整映射平滑度的设计使方法具有自优化精度功能。

公开(公告)号：CN111083077A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911244016.6

申请日：2019-12-06

Applicant: 成都华日通讯技术有限公司

Inventor： 吕志良 ,  唐珂 ,  陈曾 ,  张笑语

IPC: H04L27/00

Abstract: 本发明公开了一种结合神经网络实现2ASK信号及AM信号调制识别的方法，包括：将调制信号进行IQ解调，得到I路和Q路的离散数据序列；对I路和Q路组成的复数IQ序列归一化处理；对复数平面上时间连续的IQ坐标点进行聚类；对坐标平面上的IQ点进行旋转，利用每个点团聚类相对实轴正半轴的偏移角度对该点团聚类附近的所有IQ点进行旋转搬移，抵消频偏；将旋转后的IQ点转换成信号密度图；创建卷积神经网络模型作为信号分类识别模型，对AM信号和2ASK信号的密度图进行分类和识别。本发明可有效地在低信噪比，接收信号存在频偏、信号不完整等非理想情况下，完成对2ASK信号及AM信号调制方式的识别。