一种基于深度学习的无线信号调制识别方法研究

作     者：杨茂昌 陈鹏辉 杜明慧 杨光松 叶秋波 YANG Maochang;CHEN Penghui;DU Minghui;YANG Guangsong;YE Qiubo

作者机构：广东中质检测技术有限公司广东广州510663 集美大学海洋信息工程学院福建厦门361021 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2023年第7卷第22期

页      面：169-173,178页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：深度学习 调制识别 卷积神经网络 残差神经网络 

摘      要：信号调制的识别是测控物联网中的一项重要任务。由于具有强大的特征学习能力,残差网络(ResNet)作为一种著名的深度学习技术,被成功地应用于信号调制的识别,并显示出超强的优势。然而,标准的ResNet是通过相同结构的残差单元来设计的,这限制了对多层次特征的捕获,导致识别性能下降。文章设计了一个由不同结构的残差单元组成的残差堆栈,提出一个改进的ResNet网络模型。仿真结果证明,提出的方法可以捕捉多层次的特征,达到96.1%的识别率。