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机场终端区RF信号深度调制识别方法

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论文构建了24种不同信号调制类型的数据集,并提出一款端到端的信号调制识别神经网络.研究了网络卷积层数、卷积核以及训练数据集大小对信号调制识别性能的影响.所提方法避免了基于特征提取的信号调制识别方法中所需的特征选择、信号同步、载波跟踪、信噪比估计等繁杂的处理流程.最后,引入迁移学习技术解决因信道环境变化导致网络识别性能下降的问题,提升了所提网络的环境适应能力.实验结果表明当信道环境发生变化时,通过迁移学习,仅利用不到总样本数的40％作为训练样本即可实现与全部数据集相近的识别性能,并且网络训练时长同比降至总训练样本所需训练时长的1/3.
Deep Modulation Identification Approach of RF Signal in Airport Terminal Area

陈林、唐文波、丁学科、樊荣

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同方电子科技有限公司 九江 332000

中国民用航空飞行学院航空电子电气学院 广汉 618307

深度调制识别 机场终端区 数据驱动 卷积神经网络 迁移学习

国家自然科学基金四川省科技计划重点研发项目中国民用航空飞行学院年度科研面上项目

620610032021YFG0192J2019-002

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.038

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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