基于殘差網(wǎng)絡(luò)的自動調(diào)制識別
作者：郭堅; 漆軒 重慶郵電大學通信與信息工程學院; 重慶400065; 重慶郵電大學光通信與網(wǎng)絡(luò)重點實驗室; 重慶400065
摘要：針對現(xiàn)有自動調(diào)制識別算法識別種類少、整體識別率不高和需要預處理這些缺點,提出基于深度學習模型的自動調(diào)制識別算法,設(shè)計殘差網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)11種在高斯噪聲下的數(shù)字調(diào)制信號的識別。仿真結(jié)果表明,采用自適應學習率的殘差網(wǎng)絡(luò)能提供更好的識別效果,在信噪比大于0 dB時,識別率達到95%,與其它深度學習算法相比具有更低的計算復雜度,驗證了該算法的有效性。
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