基于信号周期性特征的CNN-LSTM网络信号调制识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311629775.0

申请日：

2023-11-30

公开(公告)号：

CN117648948A

公开(公告)日：

2024-03-05

发明(设计)人：

周帆李婧慧冯永新王洋

申请人：

沈阳理工大学

申请人地址：

110159 辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6号

IPC主分类号：

G06N3/0442

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/08 G06F18/213 G06F18/214 G06F18/21 H04L27/00

代理机构：

沈阳东大知识产权代理有限公司 21109

代理人：

徐湘辉

法律状态：

公开

国省代码：

辽宁省沈阳市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-05	公开	公开
2024-03-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/0442申请日:20231130

共 50 条

[1]

基于CNN-LSTM模型和迁移学习的信号调制样式识别方法 [P].

占锦敏 ;

赵知劲 ;

翁建新 .

中国专利 :CN111832417A ,2020-10-27

[2]

基于动态理想解的信号调制识别方法 [P].

不公告发明人 .

中国专利 :CN106936744B ,2017-07-07

[3]

一种分布式通信信号调制识别方法 [P].

杨发权 ;

张春生 ;

杨凌 .

中国专利 :CN107634923A ,2018-01-26

[4]

基于卷积神经网络的通信信号调制方式识别方法 [P].

王勇超 ;

陈曦 ;

汪芬 .

中国专利 :CN108234370B ,2018-06-29

[5]

基于信号特征增强的通信信号持续学习调制识别方法 [P].

杨凯 ;

张越 ;

凌宇轩 ;

张泽辉 ;

侯超群 ;

刘冲 ;

厚腾 ;

叶能 .

中国专利 :CN120602280A ,2025-09-05

[6]

基于深度学习的信号调制方式识别方法 [P].

佘俊林 ;

唐柯 ;

吕志良 ;

陈曾 ;

张笑语 .

中国专利 :CN111988252A ,2020-11-24

[7]

一种基于混合CNN-LSTM网络的文字识别方法 [P].

袁三男 ;

沈兆轩 ;

刘虹 ;

孙哲 ;

刘志超 .

中国专利 :CN109977950A ,2019-07-05

[8]

一种基于多模态和CNN的重叠信号调制方式识别方法 [P].

蔡少雄 ;

赵禹斌 ;

石峰林 ;

李尧尧 ;

苏东林 .

中国专利 :CN118277819A ,2024-07-02

[9]

基于CNN卷积神经网络的数字信号自动调制识别方法 [P].

李兵兵 ;

余文星 .

中国专利 :CN109802905A ,2019-05-24

[10]

基于演化BP神经网络的通信信号调制方式识别方法 [P].

高洪元 ;

李志洋 ;

孙志国 ;

陈增茂 ;

苏雨萌 ;

杜亚男 ;

刁鸣 ;

吕阔 ;

王世豪 ;

张志伟 .

中国专利 :CN110120926A ,2019-08-13

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