电讯技术

作者：胡国乐,李鹏,林事力,纵彪

单位：(1.南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室，南京210044;2.无锡学院 a.江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心;b.自动化学院，江苏 无锡 214105)

关键词：自动调制识别；相位变换；卷积双向长短期记忆网络；数据预处理；

基金：江苏省研究生创新项目(SJCX24_0445);无锡市社会发展科技示范工程项目(N20191008)

针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题，提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络，通过Flatten层和Dense层估计出相位参数，再利用参数变换器完成相位变换，减轻相位偏移对调制识别准确率的影响，提高了调制识别的准确率。同时提出一种卷积双向长短期记忆(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)网络，其中CNN用于提取信号的高维特征，BiLSTM用于提取信号的双向时间特征。所提出的调制信号分类模型识别率达到96.7%，相较于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提高了12%。

来源：2024年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

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