检索结果-南通市图书馆

基于TCNN-BiLSTM网络的调制识别算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2020年第8期42卷 1841-1849页

作者：刘凯张斌黄青华上海大学通信与信息工程学院上海200444

针对传统调制识别算法在低信噪比下识别率不高的情况,提出双路卷积神经网络级联双向长短时记忆(two-way convolutional neural network cascaded bidirectional long short-term memory,TCNN-BiLSTM)网络的调制识别算法。首先,该算法并... 详细信息

针对传统调制识别算法在低信噪比下识别率不高的情况,提出双路卷积神经网络级联双向长短时记忆(two-way convolutional neural network cascaded bidirectional long short-term memory,TCNN-BiLSTM)网络的调制识别算法。首先,该算法并联不同尺度卷积核的卷积层,提取调制信号不同维度的特征。然后,级联BiLSTM层,对多维特征构建LSTM时间模型。最后,使用softmax分类器完成识别。仿真实验表明,所提算法结构在加性高斯白噪声和特定信道参数的瑞利衰落信道下,性能要优于基于传统特征和其他网络结构的识别算法。在特定信道参数的瑞利衰落信道下信噪比低至6dB时,该算法对6种数字调制信号的识别率仍可达到92%以上。

关键词：调制识别并联网络卷积神经网络双向长短时记忆网络

基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2020年第3期42卷 698-703页

作者：刘凯赵梦伟黄青华上海大学通信与信息工程学院

Multi-h连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号与其调制指数均值相等的Single-h CPM信号的特征具有极大相似性,难以区分。针对该问题,提出了一种基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法。该算法将信号按照相同调制指数为一... 详细信息

Multi-h连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号与其调制指数均值相等的Single-h CPM信号的特征具有极大相似性,难以区分。针对该问题,提出了一种基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法。该算法将信号按照相同调制指数为一组的方式拆分为多个子序列,通过舍弃符号间拼接产生的多余模式向量对近似熵进行修正,然后利用Multi-h CPM信号各子序列近似熵的差异性,完成Multi-h CPM信号和Single-h CPM信号的类间识别,最后利用概率神经网络完成类内识别。实验结果表明,该算法在信噪比低至11 dB时,仍可以达到90%的识别率。

关键词： Multi-h连续相位调制调制识别近似熵概率神经网络

基于生成对抗数据增强支持向量机的小样本信号调制识别算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2023年第6期45卷 2071-2080页

作者：谢智东谭信袁昕旺杨刚韩裕军事科学院国防科技创新研究院北京100071

着眼于解决小样本信号调制识别问题,该文首先研究了利用支持向量机(SVM)进行分类识别的理论可行性;其次根据统计学习理论,对利用生成对抗网络(GAN)生成数据增强支持向量机分类识别能力进行了理论分析;最后通过构建包含层归一化的深度卷... 详细信息

着眼于解决小样本信号调制识别问题,该文首先研究了利用支持向量机(SVM)进行分类识别的理论可行性;其次根据统计学习理论,对利用生成对抗网络(GAN)生成数据增强支持向量机分类识别能力进行了理论分析;最后通过构建包含层归一化的深度卷积生成对抗网络(LDCGAN),与普通深度卷积生成对抗网络相比,其生成数据映射至高维空间后特征更加明显,更有利于支持向量机的分类,实验验证了该生成对抗网络生成数据可以在小样本条件下实现对支持向量机分类识别能力的有效增强。

关键词：生成对抗网络支持向量机小样本调制识别

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2005年第7期27卷 1087-1092页

作者：熊刚赵惠昌王李军南京理工大学电子工程系南京210094

研究了伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法,具体针对伪随机二相编码(PRBC)信号及其与正弦调频和线性调频复合信号作了研究。通过3种复合信号循环谱截面谱相关特征的分析和提取,完成了调制类型的自动识别,估计了载频和载波调频参数,... 详细信息

研究了伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法,具体针对伪随机二相编码(PRBC)信号及其与正弦调频和线性调频复合信号作了研究。通过3种复合信号循环谱截面谱相关特征的分析和提取,完成了调制类型的自动识别,估计了载频和载波调频参数,对伪随机码信号的各项参数进行了估计。分析了噪声环境和有限采集时间对参数估计的影响,最后对调制识别和参数估计进行仿真分析,表明了谱相关方法在伪码-载波调频信号识别中的优势。

关键词：调制识别参数估计谱相关线性调频

同方期刊数据库

基于时频Grad-CAM的调制识别网络可解释分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

西南交通大学学报 2024年第5期59卷 1215-1224页

作者：梁先明倪帆陈文洁张家树中国电子科技集团公司第十研究所四川成都610036 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都610031

针对时频深度学习调制识别方法存在可解释性差的问题,提出一种基于时频梯度加权类激活映射(GradCAM)的调制识别网络可解释框架.该框架通过时频Grad-CAM可视化深度模型中隐含层的关键特征,从视觉上解释网络隐含层提取的时频深度特征对于... 详细信息

针对时频深度学习调制识别方法存在可解释性差的问题,提出一种基于时频梯度加权类激活映射(GradCAM)的调制识别网络可解释框架.该框架通过时频Grad-CAM可视化深度模型中隐含层的关键特征,从视觉上解释网络隐含层提取的时频深度特征对于正确与错误识别中的作用,揭示低信噪比环境下网络性能下降的内在机理,并通过量化和排序网络中每层不同卷积核的贡献值来判断网络的冗余程度.仿真实验结果验证了基于时频Grad-CAM的调制识别网络可解释性框架的有效性;可解释分析结果表明,在低信噪比环境下,网络特征提取区域有大量噪声存在,且本文所测试的调制识别网络冗余程度较为严重.

关键词：可解释深度学习梯度类加权激活映射调制识别时频分析

基于联合特征参数的卫星单-混信号调制识别研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2022年第10期44卷 3499-3506页

作者：杨洪娟时统志李博赵楠王钢哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院威海264209 大连理工大学电子信息与电气工程学部大连116024 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001

针对卫星通信中单-混信号调制类型识别效率低、准确性差等问题,该文提出一种基于高阶累积量和星座图聚类特性的调制识别算法。首先,根据4,6阶累积量的属性特点构建3个特征参数,以识别多进制相移键控(MPSK)和部分多进制正交幅度调制(MQAM... 详细信息

针对卫星通信中单-混信号调制类型识别效率低、准确性差等问题,该文提出一种基于高阶累积量和星座图聚类特性的调制识别算法。首先,根据4,6阶累积量的属性特点构建3个特征参数,以识别多进制相移键控(MPSK)和部分多进制正交幅度调制(MQAM)调制类型,然后结合改进的星座图减法聚类算法分离出剩余调制样式,最后将参数联合,建立决策树分类器进行统一调度。该算法不依赖信号诸多先验信息,具有特征提取参数简单、识别种类多等特点。仿真结果表明,该算法在信噪比(SNR)10 dB下对卫星单-混信号的调制识别率仍能达到90%以上。

关键词：卫星单-混信号调制识别高阶累积量星座图聚类特性

脉冲噪声下基于平滑循环相关熵谱的调制识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2021年第12期42卷 121-133页

作者：戴江安栾声扬赵明龙张兆军邱天爽大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 江苏师范大学电气工程及自动化学院江苏徐州221116

针对脉冲噪声下的信号分类问题,提出了基于平滑循环相关熵谱和浅层残差网络的调制识别方案。所提方案不仅具有较低的计算复杂度,而且在脉冲噪声环境中具有稳健性。仿真实验表明,即使在很低的广义信噪比下,所提方案依然具有良好的性能。

关键词：调制识别脉冲噪声平滑循环相关熵谱浅层残差网络

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法

系统工程与电子技术 2013年第10期35卷 2186-2191页

作者：杨发权李赞李红艳郝本建潘忠显西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 佛山科学技术学院电子与信息工程学院广东佛山528000

针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知... 详细信息

针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知器神经网络分类器,实现对通信信号的自动识别。所提算法和误差反向传播算法相比有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法能够克服误差反向传播算法的缺陷,在隐藏层神经元仅为20个、信噪比为4dB条件下,3种算法的识别率均高于95%,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。

关键词：蜂群算法联合特征模块多层感知神经网络调制识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时频特征的卷积神经网络跳频调制识别

浙江大学学报（工学版） 2020年第10期54卷 1945-1954页

作者：李红光郭英眭萍齐子森空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的跳频信号调制方式识别系统.该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题.采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得... 详细信息

针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的跳频信号调制方式识别系统.该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题.采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别.仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%.

关键词：跳频信号调制识别卷积神经网络(CNN) 时频变换卷积层