【摘 要】
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随着机场航站无线电设备数量的增加,迅速准确地识别通信信号的模式尤为重要。本文提出了一种基于压缩感知和改进残差网络的信号调制模式识别方法。首先,在信号预处理过程中引入了压缩感测方法,以丢弃采样信号的冗余分量,压缩后的测量信号作为网络的输入;然后,基于缩放的指数线性单位激活函数构造残差单元和残差网络,以解决训练时间长和样本相似特性难以区分的问题;最后,将全局残差引入训练网络以保证网络的收敛性。仿真结果
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China（No.71874081）； Special Financial Grant from China Postdoctoral Science Foundation（No.2017T100366）； Op
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随着机场航站无线电设备数量的增加,迅速准确地识别通信信号的模式尤为重要。本文提出了一种基于压缩感知和改进残差网络的信号调制模式识别方法。首先,在信号预处理过程中引入了压缩感测方法,以丢弃采样信号的冗余分量,压缩后的测量信号作为网络的输入;然后,基于缩放的指数线性单位激活函数构造残差单元和残差网络,以解决训练时间长和样本相似特性难以区分的问题;最后,将全局残差引入训练网络以保证网络的收敛性。仿真结果表明,与前端的深度学习方法相比,该方法具有更高的识别效率和准确性。
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