【摘 要】
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复杂海洋环境为水声通信信号调制方式的识别带来了巨大的挑战。在典型海洋环境条件下,对水声信号和水声信道进行仿真,构建了基于卷积神经网络的水声通信信号调制识别系统,利
【基金项目】
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盲信号处理国防科技重点实验室基金项目
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复杂海洋环境为水声通信信号调制方式的识别带来了巨大的挑战。在典型海洋环境条件下,对水声信号和水声信道进行仿真,构建了基于卷积神经网络的水声通信信号调制识别系统,利用卷积神经网络对信号时频进行特征学习,实现水声通信信号的调制识别。使用仿真的水声信道传输的信号样本训练网络,对不同信道传输的信号样本进行分类识别,仿真实验结果表明,使用卷积神经网络可以实现对水声通信信号的调制识别,仿真条件下识别正确率可以达到85%以上,对不同的水声信道具有一定的鲁棒性。
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