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基于多特征信息的深度学习网络调制识别算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第10期43卷 2762-2768页; 作者：张航吴泓霖余勤黄承钊欧阳厚德雒瑞森四川大学电气工程学院四川成都610065; 无线电调制方式盲识别存在受电磁环境影响较大和识别种类较多的问题,为此提出一种基于多特征信息结合的调制识别算法。将调制信号的瞬时幅值和瞬时相位值与原始I/Q信号相结合,送入结合深度可分离卷积块与双向长短期记忆网络,引入注意力...; 无线电调制方式盲识别存在受电磁环境影响较大和识别种类较多的问题,为此提出一种基于多特征信息结合的调制识别算法。将调制信号的瞬时幅值和瞬时相位值与原始I/Q信号相结合,送入结合深度可分离卷积块与双向长短期记忆网络,引入注意力机制的神经网络模型中。其丰富了调制信号的有效特征信息,可实现调制信号潜在的时序特征和空间特征的互补。实验结果表明,所提算法在高信噪比下,识别准确率可达93%,优于目前流行的基于深度学习的调制识别算法,缓解了对于多进制正交幅度调制方式的识别困难,说明了所提算法的有效性。; 来源：详细信息评论

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