信号增强网络驱动的调制识别
现有基于深度学习的调制识别在训练阶段需要大量IQ信号样本，而复杂电磁环境中很难获取大量样本，导致基于深度学习的调制识别算法泛化性能下降。针对网络泛化能力差的问题，提出了一种基于信号增强的调制识别（signal enhancement based modulation recognition，SEBMR）算法。首先，设计了捕获IQ信号全局特征的特征提取及重构模块；其次，提出了基于辅助分类生成对抗网络（auxiliary classifier generative adversarial network，ACGAN）的IQ信号增强网络，实现了样本数量及质量的双重增强；最后，利用支持向量机算法实现了...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Beijing Xintong Media Co., Ltd
2024-04-01
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| Series: | Dianxin kexue |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.infocomm-journal.com/dxkx/CN/10.11959/j.issn.1000-0801.2024090 |