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低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
被引量：
3
1
作者
牛瑞婷
严天峰
+1 位作者
高锐
王映植
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期204-215,共12页
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-Mo...
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。
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关键词
调制识别
卷积神经网络
小波变换
深度学习
低信噪比
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职称材料
题名
低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
被引量：
3
1
作者
牛瑞婷
严天峰
高锐
王映植
机构
兰州交通大学
电子与信息
工程
学院
兰州交通大学
甘肃省
无线电监测及
定位
行业
技术
中心
兰州交通大学甘肃省高精度北斗定位技术工程实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期204-215,共12页
基金
国家自然科学基金(62161017)
甘肃省重点人才项目(6660010201)
+1 种基金
甘肃省青年科技基金(21JR7RA325)
四电BIM工程与智能应用铁路行业重点实验室2022年度开放课题(BIMKF-2022-03)。
文摘
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。
关键词
调制识别
卷积神经网络
小波变换
深度学习
低信噪比
Keywords
modulation recognition
Convolutional Neural Network(CNN)
Wavelet Transform(WT)
deep learning
low Signal-to-Noise Ratio(SNR)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
牛瑞婷
严天峰
高锐
王映植
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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