复杂电磁环境下基于信号时频图像的调制识别

李雨倩; 刘玉超; 郭兰图

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复杂电磁环境下基于信号时频图像的调制识别

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为解决调制识别研究中较少考虑到不同信号的特征之间联系性的问题,搭建了卷积神经网络(CNN)来提取信号的彩色时频图对应的特征,并利用时频变换的分析方法,将一维信号处理成彩色时频图,通过卷积神经网络架构提取图像特征;同时为了提升算法在低信噪比下的分类识别准确率,对时频图像的纹理特征进行了特征提取,将提取到的纹理特征与卷积神经网络中提取到的特征进行特征融合。仿真实验结果表明,采用的时频卷积神经网络(TF-CNN)和TF-Resnet网络框架能够达到高精确度信号自动调制识别分类的目的。

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来源
《太赫兹科学与电子信息学报》 |2021年第4期|562-568|共7页
作者
李雨倩; 刘玉超; 郭兰图;
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作者单位

中国电波传播研究所;

山东青岛266107;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类调制理论;
关键词
调制识别; 时频变换; 卷积神经网络; 特征提取及降维; 特征融合;

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