【摘 要】
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莫尔斯电报通常工作在低信噪（SNR）比环境中，其信号易出现码长偏差和频率偏移的问题，现有自动识别算法在上述情况下的识别效果仍有待提升。提出了一种基于深度学习的识别算法，利用小波变换将莫尔斯信号转换为时频图像，通过三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network, 3DCNN）层和双向卷积长短时记忆神经网络（Bidirectional Convolution Long
【基金项目】
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国家自然科学基金（62006240）～～；
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莫尔斯电报通常工作在低信噪（SNR）比环境中，其信号易出现码长偏差和频率偏移的问题，现有自动识别算法在上述情况下的识别效果仍有待提升。提出了一种基于深度学习的识别算法，利用小波变换将莫尔斯信号转换为时频图像，通过三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network, 3DCNN）层和双向卷积长短时记忆神经网络（Bidirectional Convolution Long Short-Term Memory Neural Network, BiConvLSTM）捕获莫尔斯码的时空特征并进行预测，借助连接时序分类层（Connectionist Temporal Classification, CTC）实现了端到端的译码。实验结果表明，该算法在更小训练样本和不同信噪比的前提下，对不稳定的莫尔斯信号均能保持98%以上的单词识别准确率，相比现有算法更具鲁棒性。
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