基于残差网络的自动调制识别

摘要：

针对现有自动调制识别算法识别种类少、整体识别率不高和需要预处理这些缺点,提出基于深度学习模型的自动调制识别算法,设计残差网络实现11种在高斯噪声下的数字调制信号的识别.仿真结果表明,采用自适应学习率的残差网络能提供更好的识别效果,在信噪比大于0 dB时,识别率达到95％,与其它深度学习算法相比具有更低的计算复杂度,验证了该算法的有效性.

关键词：自动调制识别、深度学习、残差网络、数字调制、自适应学习率

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究基金项目KJ1704095

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2406-2410