典型文献
基于多特征信息的深度学习网络调制识别算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
调制识别;深度学习;瞬时特征;神经网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张航;吴泓霖;余勤;黄承钊;欧阳厚德;雒瑞森
作者机构：
四川大学 电气工程学院,四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]张航;吴泓霖;余勤;黄承钊;欧阳厚德;雒瑞森-.基于多特征信息的深度学习网络调制识别算法)[J].计算机工程与设计,2022(10):2762-2768
A类：
B类：
多特征信息,深度学习网络,调制识别,识别算法,无线电调制,调制方式,盲识别,别存,电磁环境影响,别种,信息结合,调制信号,瞬时幅值,瞬时相位,送入,深度可分离卷积,双向长短期记忆网络,注意力机制,有效特征,时序特征,空间特征,高信噪比,识别准确率,多进制正交幅度调制,瞬时特征
AB值：
0.337283
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