【摘 要】
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为解决低信噪比条件下相移键控和正交幅度调制类信号利用时频图像分类时识别率低的问题，提出一种信号特征融合的方法。首先对接收信号数据进行高阶累积量计算，获取一维数值特征向量；其次采用时频分析方法预处理得到信号时频图，利用卷积神经网络提取其一维图像特征向量；将两类特征向量级联得到一维融合特征向量，基于融合后的特征向量经过全连接网络进一步运算后得出分类识别结果。仿真结果显示，在1 dB条件下，相比于单一图
【基金项目】
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军委科技委基础加强计划技术领域基金项目（2019-JCJQ-JJ-221）；
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为解决低信噪比条件下相移键控和正交幅度调制类信号利用时频图像分类时识别率低的问题，提出一种信号特征融合的方法。首先对接收信号数据进行高阶累积量计算，获取一维数值特征向量；其次采用时频分析方法预处理得到信号时频图，利用卷积神经网络提取其一维图像特征向量；将两类特征向量级联得到一维融合特征向量，基于融合后的特征向量经过全连接网络进一步运算后得出分类识别结果。仿真结果显示，在1 dB条件下，相比于单一图像特征，采用特征融合的方法可将调制信号的识别准确率提高10%～30%。
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