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基于深度学习的通信信号时频图快速检测识别

信息与通信工程学院

Convolution neural network based time frequency map’s detection and recognition

研究利用信号时频图对通信调制信号进行分类，将通信信号分类问题转化为图像分类问题，并使用基于深度学习技术的卷积神经网络取代浅层学习结构，通过卷积核对二维数据的纹理信息与空间结构进行特征提取，捕捉不同调制方式在时频图上的微小差异，从而实现信号分类。这一技术将在未来的频谱监测管理、通信侦察、电子对抗和无线电监测等领域具有广泛的应用。