【技术实现步骤摘要】
本公开实施例涉及信号处理，尤其涉及一种用于识别多路信号的调制识别模型和模型训练方法。
技术介绍
1、随着无线通信技术的飞速发展，多种调制方式被广泛应用于不同的通信场景中，以满足不同业务对传输速率、频谱效率、抗干扰能力等的需求。在这种多样化的通信环境下，接收端需准确识别接收到的信号所采用的调制方式，以便正确解调并恢复原始信息。
2、目前所使用的确定通信信号的调制方式的方法主要是判决理论、统计模式识别等，这些方法的缺点在于它们通常需要复杂的数学推导和大量的计算，对参数估计存在偏差，且在模型与实际信道特性不匹配时性能会下降。此外，这些方法通常需要额外的训练样本，工程实现困难，且在低信噪比条件下识别性能会急剧下降。
技术实现思路
1、本公开实施例提供了一种用于识别多路信号的调制识别模型和模型训练方法，以实现基于识别多路信号的调制识别模型，输出评估属性，显著提高调制识别模型的性能的效果。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种用于识别多路信号的调制识别模型，依据输入输出关系调制...
【技术保护点】
1.一种用于识别多路信号的调制识别模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型，其特征在于，所述跨通道融合模块包括网络结构相同的第一卷积网络和第二卷积网络，与所述第一卷积网络相连接的第一特征提取网络和与所述第二卷积网络相连接的第二特征提取网络、相似特征确定单元、特征相乘单元、特征相加单元以及融合单元，所述第一特征提取网络和所述第二特征提取网络的网络结构相同；
3.根据权利要求2所述的模型，其特征在于，所述第一卷积网络和所述第二卷积网络包括批归一化层、一维卷积以及激活函数；所述特征提取网络包括一维深度卷积层、批归一化层、一维卷积层以及激
<...【技术特征摘要】
1.一种用于识别多路信号的调制识别模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型，其特征在于，所述跨通道融合模块包括网络结构相同的第一卷积网络和第二卷积网络，与所述第一卷积网络相连接的第一特征提取网络和与所述第二卷积网络相连接的第二特征提取网络、相似特征确定单元、特征相乘单元、特征相加单元以及融合单元，所述第一特征提取网络和所述第二特征提取网络的网络结构相同；
3.根据权利要求2所述的模型，其特征在于，所述第一卷积网络和所述第二卷积网络包括批归一化层、一维卷积以及激活函数；所述特征提取网络包括一维深度卷积层、批归一化层、一维卷积层以及激活函数层。
4.根据权利要求1所述的模型，其特征在于，依据输入输出关系所述点乘特征提取子模块依次包括一维深度卷积层、批归一化层、第一全连接层、第二全连接层、与所述第一全连接层相连接的第一激活函数层、第三全连接层、批归一化层、一维深度卷积、随机路径丢弃层、一维平均池化层、第四全连接层、第二激活函数层、第五全连接层以及激活函数层；
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴少智，赵玉峰，曾甜甜，刘欣刚，郑章翰，张永超，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院衢州，
类型：发明
国别省市：
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