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一種水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法及系統(tǒng)

文檔序號:40391028發(fā)布日期:2024-12-20 12:14閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,所述特征提取模塊包括:由m+1個殘差注意力卷積塊rac和m個深度卷積塊dc構(gòu)成的m對rac和dc模塊和1個rac模塊,它們依次相連;其中,第一對rac和dc模塊分別對通信信號進行特征提取,并將輸出特征通過殘差結(jié)構(gòu)連接,剩余對rac和dc模塊用于將輸出特征進行特征提?。凰?個rac模塊用于對最后一對rac和dc模塊輸出的特征繼續(xù)進行特征提取。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,每個rac具體包括:依次連接的第一一維卷積層conv1、第一relu6激活層、第二一維卷積層conv2、具有通道注意機制的一維卷積層attention、第二relu6激活層和最大池化層maxpooling;

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,每個dc具體包括:依次連接的4個普通一維卷積層和1個relu6激活層;

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,所述分類模塊包括:依次連接的一個全局平均池化層、一個全連接層和一個softmax激活層;

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,所述激活函數(shù)為:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,通過以下方式訓練所述水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別模型:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法,其特征在于,loss的計算公式為:

9.一種基于權(quán)利要求1所述的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法的調(diào)制類型識別系統(tǒng),其特征在于,包括:

10.根據(jù)權(quán)利要求9的調(diào)制類型識別系統(tǒng),其特征在于,包括:所述特征提取模塊包括:由m+1個殘差注意力卷積塊rac和m個深度卷積塊dc構(gòu)成的m對rac和dc模塊和1個rac模塊,它們依次相連;其中,第一對rac和dc模塊分別對通信信號進行特征提取,并將輸出特征通過殘差結(jié)構(gòu)連接,剩余對rac和dc模塊用于將輸出特征進行特征提取;所述1個rac模塊用于對最后一對rac和dc模塊輸出的特征繼續(xù)進行特征提取。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及水聲信號處理領(lǐng)域,尤其涉及一種水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別方法及系統(tǒng),方法包括:對水聲信號中的通信信號進行檢測,獲得水聲通信信號;利用預先建立并訓練好的基于殘差注意力卷積的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別模型對獲得的水聲通信信號進行調(diào)制類型識別;其中,訓練好的基于殘差注意力卷積的水聲通信信號端到端調(diào)制類型識別模型包括:特征提取模塊和分類模塊;其中,所述特征提取模塊,用于基于殘差注意力對水聲通信信號進行特征的提??;所述分類模塊,用于將提取到的特征進行分類,得到水聲通信信號屬于某一調(diào)制類型的概率。采用殘差結(jié)構(gòu)結(jié)合卷積模塊,能夠適應信號的微弱變化,增強對信號的采樣能力,提高識別的可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員:鞏文靜,李寶奇,鞠東豪,王宇杰,高善國,李宇,劉紀元,黃海寧
受保護的技術(shù)使用者:中國科學院聲學研究所
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/19
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