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针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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通过分析水面舰艇编队内各平台防空火力区,建立了编队防空火力区模型,提出并对比了两种不同的防空火力重叠区划分方法。对基本队形和复杂队形的编队进行了防空火力区划分仿真,仿真结果验证了火力区划分方法的有效性,可为编队协同作战指挥决策提供基础。 相似文献
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为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。 相似文献
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