【摘 要】
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本文提出了一个基于深度学习的调制信号分类解决方案,面向现实无线网络设置中的两种场景应用:信号类型随时间而变化的机变信号和信号类型是未知的异常信号。针对机变信号,我们提出了基于深度学习的CNN网络结构,利用弹性权值巩固(EWC)损失函数,解决随时间变化的机变信号。针对异常信号,本文提出了基于最小协方差的异常信号检测算法,通过检测卷积层输出的离群值分析未知信号,实现未知信号的分类。实验结果表明,本文算
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本文提出了一个基于深度学习的调制信号分类解决方案,面向现实无线网络设置中的两种场景应用:信号类型随时间而变化的机变信号和信号类型是未知的异常信号。针对机变信号,我们提出了基于深度学习的CNN网络结构,利用弹性权值巩固(EWC)损失函数,解决随时间变化的机变信号。针对异常信号,本文提出了基于最小协方差的异常信号检测算法,通过检测卷积层输出的离群值分析未知信号,实现未知信号的分类。实验结果表明,本文算法对未知动态射频信号有较好的分类效果,并且对信噪比变化的鲁棒性较强。
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