基于卷积神经网络的水声通信调制识别
Modulation Recognition of Underwater Acoustic Communication Signals based on Convolutional Neural Networks作者机构：西北工业大学航海学院西安710072
出 版 物：《无人系统技术》 (Unmanned Systems Technology)
年 卷 期：2018年第1卷第4期
页 面：68-74页
学科分类：082403[工学-水声工程] 08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程]
主 题：水声通信信号 水声信道 调制识别 卷积神经网络 时频特征
摘 要：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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