卷积神经网络卫星信号自动调制识别算法

崔天舒; 崔凯; 黄永辉; 赵文杰; 安军社

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自动调制识别是空间认知通信系统的关键技术，有助于实现自适应信号解调。深度神经网络虽然具有特征提取能力强的优势，但也存在参数众多、计算量大的问题，难以实现空间在轨应用。针对以上问题，提出了一种轻量化、高性能的卷积神经网络结构。网络先提取信号的同相正交相关特征，再提取时域特征，最后提取各通道特征均值进行分类。对11种调制方式分类的实验结果表明：当信噪比高于0 dB时，平均识别准确率能达到86.94%,较传统的高阶累积量的方法提高了31.54%;与目前高识别准确率的深度神经网络模型相比，仅使用不到10%的模型参数，在树莓派4B上计算速度平均提高了20倍。

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来源
《北京航空航天大学学报》 |2022年第6期|986-994|共9页
作者
崔天舒; 崔凯; 黄永辉; 赵文杰; 安军社;
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作者单位

1. 中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室 2. 中国科学院大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
认知通信系统; 调制方式识别; 同相正交相关特征; 卷积神经网络; 深度学习;

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