【摘 要】
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为解决电磁频谱中的未知信号分类和身份识别问题,提出一种基于改进卷积神经网络（CNN） Le Net-5模型的信号分类方法。该方法使用信号全双谱作为CNN的输入,然后通过改进的Le Net-
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学信息安全工程学院
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为解决电磁频谱中的未知信号分类和身份识别问题,提出一种基于改进卷积神经网络（CNN） Le Net-5模型的信号分类方法。该方法使用信号全双谱作为CNN的输入,然后通过改进的Le Net-5模型学习信号特征并完成信号分类和身份识别。实验结果表明,算法对未知信号调制类型识别率达97%以上,对信号身份属性识别率达96%以上。相比传统方法,该算法对信号身份属性识别率提高6. 5%,具有更好的泛化性能,并有效解决了全双谱应用的二维模板匹配和Loss函数值下降缓慢的问题。
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