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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明一种基于时空混合特征提取网络的小样本调制信号识别方法，包括：构建初始时空混合特征提取网络；将训练小样本调制信号集输入至初始时空混合特征提取网络进行训练得到目标时空混合特征提取网络；将待识别调制信号集输入至目标时空混合特征提取网络进行识别得到待识别调制信号集中每类调制信号的调制类别。本发明可以在小样本数量下依然保证信号调制类别识别的准确率。

主权项：1.一种基于时空混合特征提取网络的小样本调制信号识别方法，其特征在于，包括：构建初始时空混合特征提取网络；将训练小样本调制信号集输入至所述初始时空混合特征提取网络进行训练得到目标时空混合特征提取网络；将待识别调制信号集输入至所述目标时空混合特征提取网络进行识别得到所述待识别调制信号集中每类调制信号的调制类别；其中，所述待识别调制信号集中每类调制信号的调制类别与所述训练小样本调制信号集中每类调制信号的调制类别不同；所述训练小样本调制信号集包括训练支持集和训练查询集；所述待识别调制信号集包括带标签支持集和待识别查询集；对应训练过程和识别过程均包括：利用时空混合特征提取网络提取调制信号集的空间特征和时间特征；根据支持集分别计算其空间特征和时间特征对应的类原型；分别计算查询集与其空间特征和时间特征对应的类原型之间的欧式距离；利用softmax函数将对应欧式距离转化为对应调制类别的概率；根据转化的调制类别的概率联合计算混合预测概率；其中，所述调制信号集包括所述训练小样本调制信号集和所述待识别调制信号集；所述支持集包括所述训练支持集和所述带标签支持集；所述查询集包括所述训练查询集和所述待识别查询集；训练过程还包括：根据所述混合预测概率迭代调整所述初始时空混合特征提取网络直至满足迭代停止条件得到所述目标时空混合特征提取网络；识别过程还包括：查找所述混合预测概率中最大概率值，将该最大概率值对应的调制类别作为所述待识别查询集的调制类别；其中，时空混合特征提取网络包括空间特征提取器、时间特征提取器、Euclidean分类器和混合推理模块，其中，所述空间特征提取器，用于提取所述调制信号集的空间特征；所述时间特征提取器，用于提取所述调制信号集的时间特征；所述Euclidean分类器，用于根据所述支持集计算其空间特征和时间特征对应的类原型；分别计算所述查询集与其空间特征和时间特征对应的类原型之间的欧式距离；所述混合推理模块，用于利用softmax函数将对应欧式距离转化为对应调制类别的预测概率；根据转化的调制类别的预测概率联合计算混合预测概率。

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百度查询： 西安电子科技大学 基于时空混合特征提取网络的小样本调制信号识别方法