基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

作     者：吴灏 周亮 李亚星 郭宇 孟进 WU Hao;ZHOU Liang;LI Yaxing;GUO Yu;MENG Jin

作者机构：海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室 

基　　金：国家自然科学基金(61801502,71801220) 海军工程大学科研发展基金(425317Q101)资助课题 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2019年第41卷第9期

页      码：2114-2121页

摘      要：针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。

主 题 词：调制识别 循环谱 卷积神经网络 稀疏滤波 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-506X.2019.09.27

馆 藏 号：203706107...