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本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法及系统，通过模拟真实通信环境调制信息序列来获取包含若干数字调制方式和若干模拟调制方式的样本数据集；基于轻量级卷积网络来构建轻量型密集卷积长短时记忆网络结构，利用样本数据集对轻量型密集卷积长短时记忆网络结构进行训练优化；并基于训练优化后的轻量型密集卷积长短时记忆网络结构来建立信号调制识别模型；将待识别目标信号输入至信号调制识别模型中，利用信号调制识别模型来获取待识别目标信号的调制方式。本发明解决现有自动调制识别中复杂度
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116319210 A (43)申请公布日 2023.06.23 (21)申请号 202310291803.6 G06N 3/0442 (2023.01)
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