【摘 要】
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随着频率使用设备的激增和大数据时代的到来,频谱管理和控制面临着有效性和准确性的挑战.调制分类技术是频谱管理和控制的基础,也是其关键部分.因此,在大数据场景下进行有效的调制分类技术非常重要.本文不仅考虑了大数据背景下分类模型的有效性,还考虑了复杂电磁环境中噪声的动态性.因此,构建了一个包含不同信噪比下不同信号的大数据集,并利用大数据驱动深度学习模型,最终得到调制分类的结果.该方法只需训练一个模型即可实现调制分类,避免了以往算法中模型训练的冗余.仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性.
【机 构】
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中国科学院 电工研究所,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院 电工研究所,北京 100190
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随着频率使用设备的激增和大数据时代的到来,频谱管理和控制面临着有效性和准确性的挑战.调制分类技术是频谱管理和控制的基础,也是其关键部分.因此,在大数据场景下进行有效的调制分类技术非常重要.本文不仅考虑了大数据背景下分类模型的有效性,还考虑了复杂电磁环境中噪声的动态性.因此,构建了一个包含不同信噪比下不同信号的大数据集,并利用大数据驱动深度学习模型,最终得到调制分类的结果.该方法只需训练一个模型即可实现调制分类,避免了以往算法中模型训练的冗余.仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性.
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