基于域适应神经网络的调制方式分类方法
史蕴豪1
许华1
单俊杰2
1.空军工程大学信息与导航学院,西安,7100772.93656部队,北京,101114
摘要：针对深度学习进行调制方式识别领域测试样本与训练样本存在分布差异的问题,提出了基于域适应神经网络的调制识别方法.首先采用VGG16深度卷积神经网络提取信号小波变换后系数图像特征;然后利用自编码器对高维特征进行降维处理;再计算训练样本特征与测试样本特征之间的CORAL损失;最后联合优化分类损失和CORAL损失使模型达到最优.通过仿真实验证明,在信号类别存在差异或信道环境存在差异的条件下,引入域适应技术可提高待测信号识别准确率5％以上.
关键词：调制识别域适应迁移学习自编码器CORAL损失
分类号：TN975(电子对抗（干扰及抗干扰）)
资助基金：国家自然科学基金(61601500)
论文发表日期：2020-10-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 69-75 )
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