| 一种基于DRSN-GAN的通信信号调制识别方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1485 K | |
| 標(biāo)簽： 调制识别 残差收缩网络 生成对抗网络 | |
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| 文檔介紹：针对在小样本和低信噪比条件下通信信号调制识别率低的问题，提出了一种基于深度残差收缩生成对抗网络（Deep Residual Shrinkage Network and Generative Adversarial Network, DRSN-GAN）的深度学习框架。首先，将信号的同相正交数据(I/Q data)作为模型输入，通过生成器生成的数据对数据集进行扩充，有效解决了高质量数据稀缺的问题，增强了模型的泛化能力。利用DRSN组成判别器，将经过扩充的数据送入DRSN进行训练。同时，对输入数据在空间维度上执行全局平均池化，利用通道注意力模块提取I/Q信号的上下文特征，有效减少了噪声干扰。该方法解决了因固定阈值很难适用于所有样本而导致的识别准确率低的问题，并在低信噪比环境下显著提高了识别效果。实验结果表明，所提出的模型在信噪比为0 dB时准确率达92%，对比其他模型，整体分类精度提升了3%，且在小样本和低信噪比条件下表现出更强的鲁棒性。 | |
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