基于卷积神经网络的自动调制识别方法

作     者：郝立鑫 崔永俊 HAO Lixin;CUI Yongjun

作者机构：中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第4期

页      码：159-163页

摘      要：针对调制信号识别精度不足的问题,提出了基于卷积神经网络和注意力机制的识别方法。该方法在卷积神经网络的卷积层与池化层之间增加了注意力机制,赋予调制信号关键特征更高的权重,对信号进行时频分析并转换为频谱图作为模型的输入,模型分别对八种数字调制信号及三种模拟调制信号进行识别。按照控制变量原理设置了两组对比实验,将该文方法与现有方法进行对比,实验结果表明,该文方法在信噪比为-10~14 dB时,识别准确率提高了0%~9%,在信噪比为0 dB时准确率提高了近9%,由实验结果可知该文提出的方法优于现有方法。

主 题 词：深度学习 卷积神经网络 调制识别 注意机制 

学科分类：11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 08[工学] 081002[081002] 110503[110503] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2023.04.033

馆 藏 号：203118260...