基于深度神经网络的短波特定信号识别研究

摘要：

在时变色散信道和低信噪比下,基于时频图利用深度神经网络的短波信号识别的方法对并行多音信号的识别能够取得一定效果,但常用的相位调制的串行单音短波信号识别难以取得较好效果.由于短波信号帧结构中都含有同步帧和发射电平起控帧等特征数据,提出了一种基于同步帧注意力机制的卷积神经网络结构.测试结果表明,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、双向长短时记忆(Bi-directional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)和注意力机制搭建成的深度神经融合网络模型对短波基带信号直接进行检测识别能够取得较好效果.

关键词：信号识别、深度神经网络、CNN、Bi-LSTM、注意力机制

所属期刊栏目：56

分类号：TN924

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：566-573