数据驱动的双通道CNN-LSTM调制分类算法

为同时利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的空间特征提取能力和长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的时序特征提取能力，提出了一种由双通道一维CNN与LSTM相互串联的调制分类算法。算法采用数据驱动的方式，直接将信号送入至2路CNN提取其在不同维度的空间特征信息；把2个通道的特征融合信息输入至LSTM学习其时序上的特征；与全连接网络连接实现对5种目标信号的调制分类。实验结果表明，CNN与LSTM相互串联能够学习到更加丰富的特征信息，更有利于分类；与传统方法相比，提出的方法无需人工提取信号特征，减少了预处理步骤并有效提升了识别性能。