电讯技术

作者：邵凯,朱苗苗

单位：(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

关键词：信号调制识别；深度学习；失真校正模块；分类模块；

神经网络在信号调制识别领域得到了广泛关注和研究。针对现有调制识别算法为提高识别准确率，导致模型尺寸过大、计算时间过长的问题，提出了一种调制识别神经网络的轻量化设计方案。该方案由信号失真校正模块和分类模块两部分组成。其中，信号失真校正模块通过参数估计器提取相位偏移信息，再经参数转换器对相位偏移进行参数校正，保证信号识别精度；分类模块由一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network，1D-CNN)、选通递归单元(Gated Recurrent Unit，GRU)和高斯衰减层构成，从时间和空间的角度有效提取信号特征，并减少冗余参数量以缩减模型大小。仿真结果表明，所提方案与同精度网络相比，平均识别准确率提升0.21%，计算时间缩减到1/3.4，模型尺寸缩减到1/7.77。

来源：2023年第5期

《电讯技术》期刊编辑部

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