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1.
基于深度学习的复合神经网络机场信号检测框架
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侯进
吕志良
徐茂
吴佩军
刘雨灵
张笑语
陈曾
《西南交通大学学报》
2019,54(4):863-869, 878
针对信号调制识别对复杂通信环境缺乏适应性与精度不足的问题,提出一种基于深度学习的多特征复合神经网络框架. 该框架首先使用前端卷积神经网络检测信号载波特征,再对前端初筛选信号执行预处理将其转换为信号时频图,最后设计了后端轻量化卷积神经网络,检测信号时频特征. 基于TensorFlow平台的复合神经网络对机场真实信号检测精度达到99.23%,实验表明该方法可有效应用于实时机场信号检测.
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