文档名：基于多尺度循环卷积神经网络的卫星通信信号识别
摘要：针对目前的卫星通信调制分类算法大多忽略了不同尺度特征的融合问题,提出了一个多尺度循环卷积神经网络模型.该网络结构整合了双分支设计、压缩与激励策略、多尺度残差网络以及长短期记忆网络,旨在全面捕捉信号的多尺度特性并有效建模时间序列.实验结果表明:文中所提模型在0dB以上的识别准确率达到了97.1％,在13dB时更进一步提升至99％;与经典的CNN2模型和LSTM2模型相比,在识别准确率上展现了显著优势,且相较于识别性能接近的CLDNN2模型,参数量减少了47.7％,训练时间缩短了68％;尤其是QAM16和QAM64两种调制样式识别准确率显著上升并且保持较高水平,这也进一步证实了模型多尺度特征融合策略的有效性.
Abstract：Addressingthecurrentoversightoffeaturefusionacrossdifferentscalesinsatellitecommu-nicationmodulationclassificationalgorithms,weproposeaMulti-ScaleRecurrentConvolutionalNeu-ralNetwork(MSRC)model.Thisnetworkintegratesdual-branchdesign,compressionandexcita-tionstrategy,multi-scaleresidualnetworks,andlongshort-termmemorynetworks,aimingtocom-prehensivelycapturethemulti-scalefeaturesofsignalsandeffectivelymodeltimesequences.Experi-mentalresultsdemonstratethattheproposedmodelachievesarecognitionaccuracyof97.1％above0dB,furtherincreasingto99％at13dB.IncomparisontoclassicalCNN2andLSTM2models,ourmodelexhibitssignificantadvantagesinrecognitionaccuracy.Moreover,comparedtotheclosely-performingCLDNN2model,ourmodelreducesparameterquantityby47.7％andshortenstrainingtimeby68％.Notably,therecognitionaccuracyofQAM16andQAM64modulationstylesnotablyimprovesandmaintainsahighlevel,furtherconfirmingtheeffectivenessofthemodel'smulti-scalefeaturefusionstrategy.
作者：袁中群 陈卫 梁栋 王成东 张恒Author：YUANZhong-qun CHENWei LIANGDong WANGCheng-dong ZHANGHeng
作者单位：安徽大学互联网学院,安徽合肥230601
刊名：中国电子科学研究院学报
Journal：JournalofChinaAcademyofElectronicsandInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 19(3)
分类号：TN911.7
关键词：自动调制识别 多尺度特征融合 卷积神经网络 深度学习
Keywords：automaticmodulationrecognition multi-scalefeaturefusion convolutionalneuralnetwork deeplearning
机标分类号：TN911.7TP391.41TN850.6
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：天基综合信息系统重点实验室开放基金基于多尺度循环卷积神经网络的卫星通信信号识别[
期刊论文] 中国电子科学研究院学报--2024, 19(3)袁中群 陈卫 梁栋 王成东 张恒针对目前的卫星通信调制分类算法大多忽略了不同尺度特征的融合问题,提出了一个多尺度循环卷积神经网络模型.该网络结构整合了双分支设计、压缩与激励策略、多尺度残差网络以及长短期记忆网络,旨在全面捕捉信号的多尺度特...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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