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基于稀疏表示与近端算法的射频信号特征遴选与识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023102327750
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023102327750 | 专利名称 | 基于稀疏表示与近端算法的射频信号特征遴选与识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/211 (2023.01),G06F 18/2136 (2023.01),G06F 18/2431 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/047 (2023.01),G06N 3/048 (2023.01),G06N 3/084 (2023.01) |
| 申请人 | 南京邮电大学 | 申请地址 | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
| 发明人 | 桂冠,陶梦圆,王诚,杨泽洋,刘超,付雪,王禹 | 申请日期 | 2023-03-13 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于稀疏表示与近端算法的射频信号特征遴选与识别方法，其以遴选出稀疏特征进行信号识别为目标，首先获取物联网WiFi设备信号，输入搭建的复数卷积神经网络，实现原始特征的提取；接着为特征层添加稀疏参数，并在损失函数中加入正则化项对稀疏参数进行约束；然后采用随机梯度下降算法与近端梯度下降算法对稀疏参数进行反向传播过程；最后得到稀疏特征，并实现信号识别任务。本发明解决了网络提取的原始特征冗余而造成的信号识别任务准确率下降与资源浪费的问题，适用于多种不同的射频信号，在射频信号识别领域具有较高的应用价值。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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