申请/专利权人：南京科伊星信息科技有限公司

申请日：2022-07-12

公开（公告）日：2022-08-12

公开（公告）号：CN114900407A

主分类号：H04L27/00

分类号：H04L27/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.10.14#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明公开了通信与对抗技术领域的一种基于数据增强的调制方式自动识别与对抗方法，包括对输入的信号进行数据集处理；构建分类器；通过构建的分类器进行对抗识别，本发明过对调制方式识别中的分类器构建、数据增强、识别对抗等技术进行研究，使得该调制方式识别系统能够进一步提升识别概率，本发明所提出的数据增强技术对调制方式识别具有能识别对抗、系统设计简单等优点，解决信号侦察系统中的关键问题，具有非常重要的应用价值。

主权项：1.一种基于数据增强的调制方式自动识别与对抗方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对输入的信号进行数据集处理；S2：构建分类器；S21：构建七层结构的CNN架构，第一层是输入层，第二层是第1卷积层，第三层是第2卷积层，第四层是第3卷积层，第五层是池化层，第六层是全连接层，第七层是输出层；S22：在输入层输入2*128维数组，第1卷积层利用2*2大小的卷积核以1为步长进行卷积并利用激活函数做非线性映射，在该层设置512层特征图像；S23：第2卷积层、第3卷积层同S22，设置512层特征图像；S24：在池化层中采用2*2大小的窗口以步长为2进行最大值池化，此时特征图为512，大小为1*64，共有（2*2+1）*512=2560个可训练参数和2560*（1*64）=163840个连接；S25：将所有节点全连接到一起作为全连接层的输入，共有512*（1*64）*512=16777216个参数；S26：在输出层，softmax函数根据全连层的输出进行对应8分类；S27：训练完之后，在CNN架构中输入一个信号数据，输出层给出分类结果；S3：通过构建的分类器进行对抗识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京科伊星信息科技有限公司 一种基于数据增强的调制方式自动识别与对抗方法

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