自动调制识别

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基于深度学习的通信信号自动调制识别方法综述
《无线电工程》2025年第3期526-539,共14页陈昊 郭文普 巨西诺 康凯 施昊 高绍原 
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)用于检测接收信号的调制样式,是通信系统进行后续信息处理的关键前提,在电子对抗、频谱管控和认知无线电等多方面获得了广泛应用。近年来深度学习(Deep Learning,DL)发展迅猛,神经...
关键词：自动调制识别 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 混合神经网络 
基于轻量级残差网络的信号调制识别研究
《实验技术与管理》2025年第3期114-122,共9页张承畅 王艺培 李吉利 罗元 
重庆市研究生教学改革项目(yjg222025,YKCSZ23112);重庆市教育教学改革研究项目(213153);重庆邮电大学教育教学改革重点项目(XJG20103)。
针对高复杂度的神经网络难以被部署在对低延迟和存储有严格要求的场景和接收设备中的问题,该文提出了一种基于轻量级残差网络的自动调制识别(AMR)框架。该框架将蓝图可分离卷积(BSConv)与CoordGate相结合以实现轻量化的设计。为了弥补...
关键词：自动调制识别(AMR) 轻量级神经网络 深度学习 注意力机制 
基于门控注意力网络的调制信号分类识别算法
《现代电子技术》2025年第3期69-75,共7页许雪 姚文强 李晨 郭业才 
国家自然科学基金项目(61673222);无锡学院人才启动经费(2018r028)。
针对神经网络提取的信号特征不足导致信号识别率下降的问题,提出基于门控注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法先对输入信号进行混合数据增强,生成更多维度的样本以便网络更好地提取信号特征;再将处理后的样本信号输入双通道网络(C...
关键词：自动调制识别 双通道网络 长短时记忆网络 门控注意力网络 空间特征 时间特征 
数字通信信号自动调制识别技术研究
《移动信息》2025年第2期31-33,共3页李曙俏 
在通信系统中,准确、快速地识别信号的调制方式十分重要,是确保信号解调、网络监控和干扰识别等工作有序开展的关键.文中基于对调制识别数字通信信号技术的探究,讨论了决策理论算法、高阶累积量算法以及人工神经网络(ANN)算法,并对不同...
关键词：调制识别 数字通信 通信信号 
基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法
《电脑知识与技术》2025年第6期1-4,11,共5页周俊 文鸿 
湖南省自然科学基金(项目编号:2023JJ50197);湖南省教育厅科学研究重点项目(项目编号:22A0418,项目编号:23A0444)。
传统神经网络在区分易混淆调制信号方面表现不足,限制了识别精度的进一步提升。为克服这一局限,文章提出了一种基于多通道注意力网络的调制信号分类识别算法。该算法结合混合数据增强技术,提升模型的泛化能力,并设计了融合残差网络、LST...
关键词：自动调制识别 多通道注意力网络 混合数据增强 特征融合 残差网络 
基于卷积自适应降噪网络的自动调制识别方法
《无线电工程》2025年第2期291-297,共7页陈昊 郭文普 康凯 施昊 
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积自适应降噪(Adaptive Noise Reduction,ANR)网络的AMR方法。相位变换用于降低相位...
关键词：自动调制识别 卷积神经网络 自适应降噪模块 软阈值 
基于多注意力残差网络和GRU的自动调制识别算法
《无线电工程》2025年第1期36-44,共9页李鸣皓 解志斌 颜培玉 李思 宋科宁 
高端外国专家引进计划(G2023014110);国家自然科学基金(62276117)。
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)技术在复杂电磁环境下部分调制信号易混淆、识别准确率较低的问题,提出一种基于多注意力残差网络和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的AMR模型。通过数据预处理增强信号...
关键词：自动调制识别 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 门控循环单元 
基于轻量级混合神经网络的边缘设备调制识别方法
《信息对抗技术》2024年第6期83-94,共12页马文轩 蔡卓燃 王川 林云 
由于计算能力和内存的限制,很难将传统的深度学习模型应用于物联网边缘设备,以实现自动调制识别。为有效结合卷积神经网络和视觉Transformer网络的优势,引入了一种应用于物联网边缘设备的卷积和Transformer组合网络模型ICTNet(Internet ...
关键词：自动调制识别 深度学习 轻量级模型 卷积神经网络 
基于区域像素密度星座图的自动调制识别方法
《空间电子技术》2024年第6期9-15,共7页潘求凯 杨淑媛 冯志玺 
国家自然科学基金项目(编号:U22B20218,62171357,62276205)。
星座图是调制识别技术中被广泛使用的特征表达方式,目前已经发展出多种针对星座图的增强方法用于提升其表征效果。然而,大部分方法未能准确提取不同星座区域的星座点密度,对不同密度星座簇的对比增强效果有限。为了克服上述缺陷,本文提...
关键词：自动调制识别 区域像素密度星座图 深度特征聚合注意力网络 
基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法
《电讯技术》2024年第11期1780-1787,共8页胡国乐 李鹏 林事力 纵彪 
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...
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 
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