【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线信号识别，特别涉及一种基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法。
技术介绍
1、为了解决日益增长的通信量带来的无线频谱资源爆炸问题，找到满足当前流量需求的方法已迫在眉睫。此外，对于资源频段的有效利用率也亟待提高。在5ghz频谱中存在着丰富的未授权频段资源，在未授权频段部署长期演进技术(lte)能够有效缓解频谱资源压力。部署在未授权频段的lte即lte-u技术一开始仅仅是lte技术在已授权频段的扩展，由于在未授权频段部署通信技术能够降低成本，因此这是有效缓解频谱压力、满足过载无线通信容量的一个有效方法。但非授权频段已经存在有wifi、蓝牙等信号，信号能否友好公平共存与该频谱的有效利用率息息相关，因此需要找到一个合理的频谱分配方案以期在信号共存网络内达到最高的频谱效率。实现wifi等与lte-u友好共存协作网络能够以高效率分配给用户所需求的流量资源，并且能够为用户提供最佳服务质量。在这一问题中，是否能够准确区分信号类别是能否进行公平高效频谱分配的关键，只有对不同的信号采取不同的频谱分配方案，才能提升整体网络的利用率...
【技术保护点】
1.一种基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，所述IQ信号为采用采样速率为20Msps的IQ采样提取出初始信号的同相和正交的两路数据；
3.如权利要求2所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，所述初始信号为采样信号或经过了数据预处理的包括噪声和随机相位偏移的信号；
4.如权利要求1所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，使用信号样本集中的IQ信号对包括残差收缩模块...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，所述iq信号为采用采样速率为20msps的iq采样提取出初始信号的同相和正交的两路数据；
3.如权利要求2所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，所述初始信号为采样信号或经过了数据预处理的包括噪声和随机相位偏移的信号；
4.如权利要求1所述的基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，使用信号样本集中的iq信号对包括残差收缩模块的深度残差收缩网络模型进行训练之前，还包括：
5.如权利要求1...
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