申请/专利权人：山东大学

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743946A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/25;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/0455;G06F17/14;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提出了基于融合特征和组卷积ViT网络的信号类型识别方法及系统，属于电磁信号的自动调制识别技术领域，包括：将调制信号变换到时频域，得到时频图，以获取信号的瞬态特性和频率变化信息；采用可视图算法将调制信号转化为时间序列可视化网络；将时频图和时间序列可视化网络的特征进行提取融合，形成更加综合和多维的特征表示即融合特征；融合特征被送入多组卷积残差网络，该网络能够进行多尺度时空信号相关性提取；将组卷积残差网络提取的深度特征送入TransformerEncoder模块中，利用多头自注意力机制对输入的全局建模能力，继续获取信号的全局特征。最后将提取的特征通过全连接层进行分类决策，识别出信号的调制类型。

主权项：1.基于融合特征和组卷积ViT网络的信号类型识别方法，其特征是，包括：将调制信号变换到时频域，得到时频图，以获取信号的瞬态特性和频率变化信息；采用可视图算法将调制信号转化为时间序列可视化网络，用于捕捉时间序列数据点之间的关系；将时频图和时间序列可视化网络的特征进行提取融合，形成更加综合和多维的特征表示即融合特征；融合特征被送入多组卷积残差网络，该网络能够进行多尺度时空信号相关性提取；将多组卷积残差网络提取的深度特征送入TransformerEncoder中，利用多头自注意力机制的全局建模能力，进一步提取调制信号的全局特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于融合特征和组卷积ViT网络的信号类型识别方法及系统

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