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無線電調(diào)制類型識別廣泛應(yīng)用于軍民的各個領(lǐng)域，相比人工識別和頻譜分析法等傳統(tǒng)方法，基于深度學(xué)習(xí)的信號調(diào)制類型識別方法取得了較妤性能，但仍存在識別準確率低的問題。文中提岀了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型的信號調(diào)制類型識別方法，將深度學(xué)習(xí)分類方法與信噪比分級相結(jié)合，設(shè)計了一種基于深度學(xué)習(xí)的信噪比分級調(diào)制類型識別框架。通過準確分類高低信噪比信號，并采用不冋的降噪處理來提髙低信噪比信號調(diào)制類型識別的準確率。通過機器學(xué)習(xí)方法對2016.4C信號數(shù)據(jù)集進行調(diào)制類型識別的準確率為21%，通過深度學(xué)習(xí)模型對2016.4℃信號數(shù)據(jù)集進行不降噪、分級降噪、全部降噪3個調(diào)制類型識別對比實驗，識別準確率分別為69.82%，70.50%，66.67%，有效驗證了所提方法對提高低信噪比信號調(diào)制類型識別準確率的可行性與優(yōu)越性。
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