【摘 要】
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针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题,提出一种基于Choi-Williams 分布(Choi-Williams distribution,CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法.利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵,对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN,将时频矩阵样本用于对DRSN的训练,最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络.仿真实验表明,基于RadioML2016.10
【机 构】
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空军预警学院预警情报系,湖北武汉430019;中国人民解放军95246部队,广西南宁530001
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针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题,提出一种基于Choi-Williams 分布(Choi-Williams distribution,CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法.利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵,对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN,将时频矩阵样本用于对DRSN的训练,最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络.仿真实验表明,基于RadioML2016.10a数据集,利用部分先验信息的情况下,该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性.在0 dB时,对11类信号的总体识别准确率达到了 89.95％;在2 dB以上时,总体识别准确率均超过91％,优于其他深度学习识别方法.
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