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基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
被引量：
12
1
作者
白芃远
许华
孙莉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期816-823,共8页
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类...
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类器进行分类。结果表明,该方法在大样本条件下,可取得良好的分类效果。与传统基于特征参数的支持向量机分类方法或前馈神经网络方法相比,其提取特征更优、分类效果更好,同时减少了人工设计特征参数的工作量和不确定性。
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关键词
调制识别
时频图纹理信息
深度学习
卷积神经网络
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题名
基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
被引量：
12
1
作者
白芃远
许华
孙莉
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期816-823,共8页
基金
国家自然科学基金(61701531)资助
文摘
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类器进行分类。结果表明,该方法在大样本条件下,可取得良好的分类效果。与传统基于特征参数的支持向量机分类方法或前馈神经网络方法相比,其提取特征更优、分类效果更好,同时减少了人工设计特征参数的工作量和不确定性。
关键词
调制识别
时频图纹理信息
深度学习
卷积神经网络
Keywords
modulation classification
spectrum texture
deep learning
convolution neural network
algorithm
分类号
TN92 [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
基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
白芃远
许华
孙莉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
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