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水声信号调制方式智能识别技术
文献摘要：
随着海陆空一体覆盖的6G通信技术不断发展,水下通信技术作为其关键组成部分起着至关重要的作用,水声信号调制方式识别技术保障了通信系统的稳定性.针对基于深度学习算法的水声信号调制方式识别技术准确率低、复杂度高的问题,设计了一种高效、准确的基于深度融合神经网络的水声信号调制方式识别算法.试验结果表明,基于实测水声数据集,该算法验证集准确率高达98.21％,水声信号平均识别时间仅为7.164 ms,与常规深度学习算法相比,深度融合神经网络模型既保证了高识别精度又大幅降低了识别时间.
文献关键词：
6G;水下通信;调制方式识别;神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张威龙;王景景
作者机构：
青岛科技大学信息科学技术学院,山东 青岛 266000
文献出处：
引用格式：
[1]张威龙;王景景-.水声信号调制方式智能识别技术)[J].移动通信,2022(06):111-116
A类：
B类：
水声信号,信号调制,智能识别技术,海陆空,6G,水下通信,分起,调制方式识别,技术保障,通信系统,深度学习算法,融合神经网络,识别算法,算法验证,验证集,ms,既保证,识别精度
AB值：
0.234356
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