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基于迁移学习的水声通信信号调制识别方法

         

摘要

支持多种载波调制方式的多制式自适应水声通信,可高效利用时变、频变、空变水声信道的通信带宽,是水声通信技术的发展趋势之一。针对多制式自适应水声通信的信号载波调制方式自动识别需求,本文提出了一种基于迁移学习的水声通信信号载波调制方式识别方法(UACCMR/TL)。通过多制式水声通信系统建模、水声信道建模,生成了单载波时间域扩频(SCTDSS)、单载波频域均衡(SC-FDE)、正交频分复用(OFDM)和多载波频域扩频(MC-FDSS)4种典型水声通信载波调制信号的时间序列数据集,采用时频分析方法将时间序列信号数据集转换成时频图像数据集,利用迁移学习方法将图像识别领域的深度学习模型VGG16应用于水声通信信号的载波调制方式识别。仿真结果表明:所提出的UACCMR/TL方法对SC-TDSS、SC-FDE、OFDM和MC-FDSS信号具有良好的识别性能,信噪比为5 dB以上时,分类准确率均达到90%以上,信噪比为15 dB时,分类准确率均接近于100%;同时,UACCMR/TL方法可以在不同信道较少数据样本模型微调下达到良好的识别性能,具有良好的信道泛化性能。

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