【摘 要】
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针对基于统计模式的调制识别算法存在特征提取困难和识别率低的问题,提出一种深度长短期记忆网络(Deep-LSTM)的通信信号调制识别算法.该算法构造一个四级级联LSTM的深度网络,
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针对基于统计模式的调制识别算法存在特征提取困难和识别率低的问题,提出一种深度长短期记忆网络(Deep-LSTM)的通信信号调制识别算法.该算法构造一个四级级联LSTM的深度网络,首先通过第一层LSTM提取I/Q两路数据的调制特征,后三层LSTM对前一层提取的特征进行进一步提取;接着全连接层对特征进行加权处理;最后通过Softmax层判决输出.使用GNU Radio生成的RML2016.10b数据集对Deep-LSTM算法进行验证,仿真结果表明,在SNR≥5dB时,平均识别准确率达到95%.
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