基于双通道混合网络模型的调制方式识别方法研究

调制方式识别是电子对抗领域的核心技术之一，针对传统调制识别方法识别精度不高的问题，借助深度学习方法构建一种双通道混合网络(CLRD)模型，通过对信号的时序特征和空间特征的联合提取完成信号的有效识别。以RML2016.10a数据集为仿真对象，识别11种调制信号。仿真结果表明：在低信噪比条件下，本文提出的CLRD模型具有较好的识别准确率，当信噪比在-2 dB以上时，平均识别准确率可达到91.56%;与其他常用模型相比，识别准确率均有一定程度的提高。