【摘 要】
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针对常用机器学习算法对各种调制干扰信号的特征提取困难和识别率低的问题,提出了一种基于长短时记忆神经网络的通信信号调制识别方法。该算法构造了两级级联LSTM神经网络,并采用两层全连接层与LSTM层交替连接的方法,逐层提取干扰信号特征;并采用相关模型优化策略对算法所训练模型进行优化,最后相对较高地识别出各种调制干扰信号。此外,为对多方式干扰进行信号鉴别,也加入了CDMA信号的识别。结果表明,在信噪比大于5dB时,模型对各种调制信号的平均识别准确率在95%以上。
【机 构】
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辽宁通用航空研究院,沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金(项目编号:2019-ZD-0220),辽宁省教育厅重点攻关项目(项目编号:JYT19008),中国民用航空局2019年度民航安全监管能力建设项目。
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针对常用机器学习算法对各种调制干扰信号的特征提取困难和识别率低的问题,提出了一种基于长短时记忆神经网络的通信信号调制识别方法。该算法构造了两级级联LSTM神经网络,并采用两层全连接层与LSTM层交替连接的方法,逐层提取干扰信号特征;并采用相关模型优化策略对算法所训练模型进行优化,最后相对较高地识别出各种调制干扰信号。此外,为对多方式干扰进行信号鉴别,也加入了CDMA信号的识别。结果表明,在信噪比大于5dB时,模型对各种调制信号的平均识别准确率在95%以上。
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