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基于卷积复运算和神经网络的调制识别方法
1
作者
李丽文
鲁进
刘浩
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2211-2218,共8页
针对现有的调制识别研究存在的低信噪比下识别率低、算法的特征单一、缺乏互补信息等问题,提出了基于卷积复运算网络的多融合调制识别方法。提取幅度/相位的复数特征,与同相/正交的互补特征进行融合,送入多层残差网络中对融合特征进行...
针对现有的调制识别研究存在的低信噪比下识别率低、算法的特征单一、缺乏互补信息等问题,提出了基于卷积复运算网络的多融合调制识别方法。提取幅度/相位的复数特征,与同相/正交的互补特征进行融合,送入多层残差网络中对融合特征进行充分挖掘,再由双向长短期记忆网络聚合上下文信息,并设计了通道和空间注意力网络来捕捉关键特征。在RML2018.01a上的实验结果表明,所提方法在信噪比为6 dB时的平均识别率为90.35%,优于其它深度学习方法,改善了高阶QAM调制的混淆情况。
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关键词
调制识别
深度学习
卷积复运算网络
多融合
残差
网络
双向长短期记忆
网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于卷积复运算和神经网络的调制识别方法
1
作者
李丽文
鲁进
刘浩
机构
云南大学信息学院
云南大学云南省高校物联网技术及应用重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2211-2218,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61701432、61966037)。
文摘
针对现有的调制识别研究存在的低信噪比下识别率低、算法的特征单一、缺乏互补信息等问题,提出了基于卷积复运算网络的多融合调制识别方法。提取幅度/相位的复数特征,与同相/正交的互补特征进行融合,送入多层残差网络中对融合特征进行充分挖掘,再由双向长短期记忆网络聚合上下文信息,并设计了通道和空间注意力网络来捕捉关键特征。在RML2018.01a上的实验结果表明,所提方法在信噪比为6 dB时的平均识别率为90.35%,优于其它深度学习方法,改善了高阶QAM调制的混淆情况。
关键词
调制识别
深度学习
卷积复运算网络
多融合
残差
网络
双向长短期记忆
网络
注意力机制
Keywords
modulation recognition
deep learning
complex convolutional operation network
multi-fusion
residual networks
bidirectional long and short-term memory networks
attention mechanisms
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911.3 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积复运算和神经网络的调制识别方法
李丽文
鲁进
刘浩
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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