文档名：基于时频融合的深度学习调制识别算法
摘要：自动调制识别(AutomaticModulationRecognition,AMR)能够在缺少先验信息的条件下,识别出接收信号的调制类型,在非合作通信中起着至关重要的作用.为提高调制识别的准确率,提出了一种基于时频融合的深度学习调制识别算法.该算法将调制信号的时频图作为网络的输入,使用一维卷积分别提取信号的时频特征,并通过计算时频维度上的权重来突出重要的时频信息,使网络学习到更具区分度的时频特征.为了充分利用时频特征之间的互补性和相关性,使用了基于压缩和激励网络(Squeeze-and-ExcitationNetwork,SENet)的时频特征融合策略.利用该网络对11种调制类型进行识别,实现了最高92.5%的识别准确率;在0dB以上时,平均识别准确率达到90.87%,优于其他的深度学习算法.
Abstract：Automaticmodulationrecognition(AMR)canidentifythemodulationtypeofthereceivedsignalwithoutaprioriinformation,andplaysavitalroleinnon-cooperativecommunication.Inordertoimprovetheaccuracyofmodulationrecognition,adeeplearningmodulationrecognitionalgorithmbasedontime-frequencyfusionisproposed.Thealgorithmtakesthetime-frequencydiagramofthemodulatedsignalastheinputofthenetwork,usesone-dimensionalconvolutiontoextractthetime-frequencycharacteristicsofthesignalrespectively,andhighlightstheimportanttime-frequencyinformationbycalculatingtheweightinthetime-frequencydimension,sothatthenetworkcanlearnmoredifferentiatedtime-frequencyfeatures.Inordertomakefulluseofthecomplementarityandcorrelationbetweentime-frequencyfeatures,atime-frequencyfeaturefusionstrategybasedonSqueeze-and-ExcitationNetwork(SENet)isused.Usingthisnetwork,11modulationtypesarerecognized,andtherecognitionaccuracyisupto92.5%.Above0dB,theaveragerecognitionaccuracyreaches90.87%,whichisbetterthanthatofotherdeeplearningalgorithms.
作者：李辉 龚晓峰 雒瑞森Author：LIHui GONGXiaofeng LUORuisen
作者单位：四川大学电气工程学院,成都610065
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(1)
分类号：TP911.3
关键词：非合作通信 自动调制识别 深度学习 时频融合
Keywords：non-cooperativecommunication automaticmodulationrecognition deeplearning time-frequencyfusion
机标分类号：TN911.7TP391.41G434
在线出版日期：2024年1月30日
基金项目：四川省重点研发计划项目，校企合作项目，校企合作项目基于时频融合的深度学习调制识别算法[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(1)李辉 龚晓峰 雒瑞森自动调制识别(AutomaticModulationRecognition,AMR)能够在缺少先验信息的条件下,识别出接收信号的调制类型,在非合作通信中起着至关重要的作用.为提高调制识别的准确率,提出了一种基于时频融合的深度学习调制识别算法...参考文献和引证文献
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