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發(fā)視頻基于深度級(jí)聯(lián)孿生網(wǎng)絡(luò)的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法
2021-05-14 |
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資料介紹
為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制識(shí)別算法在小樣本條件下識(shí)別準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，提出一種基于深度級(jí)聯(lián)孿生網(wǎng)絡(luò)的通信信號(hào)小樣本調(diào)制識(shí)別算法。根據(jù)通信信號(hào)時(shí)序圖的時(shí)空特性，設(shè)計(jì)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)的特征提取模塊將原始信號(hào)特征映射至特征空間，同時(shí)在孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下對(duì)提取的特征進(jìn)行距離度量并以相似性約束訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，避免特征提取模塊在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，最終通過(guò)最近鄰分類(lèi)器識(shí)別待測(cè)樣本的調(diào)制類(lèi)別。在 Deep sig公開(kāi)調(diào)制數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制識(shí)別算法相比，該算法能有效降低訓(xùn)練過(guò)程中所需的樣本量，且在小樣本條件下的識(shí)別準(zhǔn)確率更高。
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