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对无线电信号分类的相关技术进行了研究,提出一种新的基于残差神经网络和群卷积神经网络的深度学习网络来实现无线电的分类.该神经网络基于同相分量信号和正交分量信号组成的样本进行训练,实验结果显示,在10 dB时对24种信号的分类准确率达到了95.69%,揭示了该网络架构的有效性与实用性.
基于深度学习的无线电信号分类
【摘 要】
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对无线电信号分类的相关技术进行了研究,提出一种新的基于残差神经网络和群卷积神经网络的深度学习网络来实现无线电的分类.该神经网络基于同相分量信号和正交分量信号组成的样本进行训练,实验结果显示,在10 dB时对24种信号的分类准确率达到了95.69%,揭示了该网络架构的有效性与实用性.
【机 构】
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甘肃省无线电监测站
【出 处】
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兰州理工大学学报
【发表日期】
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2021年4期
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