文档名：一种信号调制识别网络的轻量化设计
摘要：神经网络在信号调制识别领域得到了广泛关注和研究.针对现有调制识别算法为提高识别准确率,导致模型尺寸过大、计算时间过长的问题,提出了一种调制识别神经网络的轻量化设计方案.该方案由信号失真校正模块和分类模块两部分组成.其中,信号失真校正模块通过参数估计器提取相位偏移信息,再经参数转换器对相位偏移进行参数校正,保证信号识别精度;分类模块由一维卷积神经网络(One-DimensionalConvolutionalNeuralNetwork,1D-CNN)、选通递归单元(GatedRecurrentUnit,GRU)和高斯衰减层构成,从时间和空间的角度有效提取信号特征,并减少冗余参数量以缩减模型大小.仿真结果表明,所提方案与同精度网络相比,平均识别准确率提升0.21％,计算时间缩减到1/3.4,模型尺寸缩减到1/7.77.
作者：邵凯 朱苗苗Author：SHAOKai ZHUMiaomiao
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(5)
分类号：TN911.3
关键词：信号调制识别 深度学习 失真校正模块 分类模块
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：一种信号调制识别网络的轻量化设计[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(5)邵凯 朱苗苗神经网络在信号调制识别领域得到了广泛关注和研究.针对现有调制识别算法为提高识别准确率,导致模型尺寸过大、计算时间过长的问题,提出了一种调制识别神经网络的轻量化设计方案.该方案由信号失真校正模块和分类模块两部...参考文献和引证文献
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