10.3969/j.issn.1000-386x.2022.08.033
基于联合卷积与记忆神经网络的信号自动调制识别
为了构建具有自我学习、自主决策能力的自动调制识别神经网络,将卷积神经网络与长短期记忆层结合设计一种并行双路神经网络来自动提取信号数据的调制信息,用于完成多种复杂无线电信号调制识别任务,其在24种信号的无线电信号数据集上识别率最高可达到97.54％.无线电信号IQ两路信号兼具时域信息和空间关系,还设计了增加IQ分离数据作为辅助通道的多通道联合卷积与长短期记忆神经网络.该方法在训练参数量相近的情况下加快了收敛速度,在调制识别准确度上也有相应提高.
自动调制识别、深度学习、卷积神经网络、长短期记忆网络、多通道联合
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TP183(自动化基础理论)
中国科学院高能物理研究所项目;成都华日通讯技术有限公司项目
2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
226-233
