基于循环谱截面智能分析的混合信号调制识别方法

针对已有混合信号识别方法存在智能化程度低、适应性差等问题,提出了一种基于循环谱截面和深度学习相结合的智能识别方法。理论推导分析了常见混合通信信号的循环谱零谱频率截面特征;利用提出的非线性分段映射和指向性伪聚类新方法对上述截面图进行预处理特征增强,提高了截面特征的适应性和一致性;并将预处理后的特征图与经典残差网络相结合,利用深度学习网络对特征图中调制信息的深层次细节挖掘分析能力,实现了混合信号的有效识别。仿真结果表明,该方法对噪声不敏感,当信噪比不低于-2 dB时,平均识别率大于90%;且该方法对信号参数及信号间能量比变化有较好的适应能力。