(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111479194.4 (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新西区西源 大道2006号 (72)发明人 罗程　王卫东　甘露　廖红舒　 (74)专利代理 机构 成都点睛专利代理事务所 (普通合伙) 51232 代理人 葛启函 (51)Int.Cl. H04L 27/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于一致性正则化的数字调制信号识 别方法 (57)摘要 本发明属于深度学习技术领域， 具体是涉及 一种基于一致性正则化的数字调制信号识别方 法。 传统的基于深度学习的数字调制信号识别方 法需要大量有标记的数据样本进行训练。 在实际 通信活动中， 仅容易获得大量未标记信号样本， 获取人工标记成本高且效率低。 本发 明通过对称 变换扩充数据集， 结合随机重排增强样本。 使用 一致性正则化算法， 充分利用大量无标记样本辅 助少量有标记样本下的学习， 有效地提升了识别 准确率， 增强了深度学习在数字调制信号识别任 务中的可 行性和实用性。 权利要求书2页 说明书3页 附图2页 CN 114189416 A 2022.03.15 CN 114189416 A 1.一种基于一致性正则化的数字信号调制识别方法， 其特征在于， 所述方法包括以下 步骤： S1、 获取数字调制信号数据及标注， 记为数据集D； 对数据集D进行预处理， 划分数据集， 包括有标记数据集 和无标记数据集 有D＝S∪U且M＜＜N， x为有标 记数据集， y为x对应的标记， xu为无标记数据， M为有标记数据集数量， N为有标记数据集数 量； S2、 对数据进行对称扩充和随机 重排， 对称变换的扩充方式为： 其中， 是数据点x关于星座图Re轴的对称点； 是数据点x关于星座图原点的对称 点； 是数据点x关于星座图Im轴的对称点， 分别对应x样本点逆时针旋转90 °、 180°、 270°， 有： |D*|＝4·|D|； 采用随机 重排对数据集D进行处 理， 得到： |D'|＝4·|D|； 其中permute( ·)是随机重排算法： 随机选择一个信号样本的某点p为 截断点， 以此截断点截断信号样本， 交换其前后段位置并拼接， 得到随机 重排样本： S3、 构建识别网络模型， 计算有标记样本 的交叉熵损失， 其形式 如下： 其中CE(·)是交叉熵损失函数， fθ(·)是用于识别的网络模型； 计算无标记样本对 的一致性损失， 其形式如下： 其中JS(·)是Jensen ‑Shannon散度； 计算联合损失函数：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114189416 A 2其中λ(t)是一个 渐增的系数， 其形式为： λmax是λ(t)的最大值； exp( ·)是以自然常数e为底的指数函数； t是当前时刻的训练时 刻； T是渐增的最大训练时刻； S4、 获取数字调制信号， 采用步骤S2的方法预处理后输入到训练好的识别网络， 完成调 制信号的识别。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114189416 A 3