【摘 要】
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针对信号调制方式识别计算复杂度高、低信噪比条件下识别率较低、网络结构相对单一的问题，提出了一种基于卷积长短时深度神经网络（Convolutional Long Short-Time Deep Neural Network, CLDNN）的信号调制样式识别。首先，采用基准开源数据集RadioML2016.10a，对数据集做同相正交（In-Phase/Quadrature, I/Q）数据转换，作为网络
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针对信号调制方式识别计算复杂度高、低信噪比条件下识别率较低、网络结构相对单一的问题，提出了一种基于卷积长短时深度神经网络（Convolutional Long Short-Time Deep Neural Network, CLDNN）的信号调制样式识别。首先，采用基准开源数据集RadioML2016.10a，对数据集做同相正交（In-Phase/Quadrature, I/Q）数据转换，作为网络输入展开研究；其次，构建CLDNN网络模型，共分为3部分：三层卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），两层长短期记忆网络（Long Short-Time Memory Network, LSTM），两层全连接网络（Fully Connected Network, FCN）；最后，对网络模型进行训练及测试，得到分类结果。实验结果表明：对11种信号在不同信噪比下进行调制方式识别，CLDNN模型与现有的单一网络结构进行对比，随着信噪比的提升，识别准确率也随之提高，识别准确率达到了94%。
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