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為解決傳統基于深度學習的調制識別算法在小樣本條件下識別準確率較低的問題，提出一種基于深度級聯孿生網絡的通信信號小樣本調制識別算法。根據通信信號時序圖的時空特性，設計由卷積神經網絡和長短時記憶網絡級聯的特征提取模塊將原始信號特征映射至特征空間，同時在孿生網絡架構下對提取的特征進行距離度量并以相似性約束訓練網絡，避免特征提取模塊在訓練過程中出現過擬合現象，最終通過最近鄰分類器識別待測樣本的調制類別。在 Deep sig公開調制數據集上的實驗結果表明統基于深度學習的調制識別算法相比，該算法能有效降低訓練過程中所需的樣本量，且在小樣本條件下的識別準確率更高。
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