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為解決傳統(tǒng)基于深度學習的調(diào)制識別算法在小樣本條件下識別準確率較低的問題，提出一種基于深度級聯(lián)孿生網(wǎng)絡的通信信號小樣本調(diào)制識別算法。根據(jù)通信信號時序圖的時空特性，設計由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和長短時記憶網(wǎng)絡級聯(lián)的特征提取模塊將原始信號特征映射至特征空間，同時在孿生網(wǎng)絡架構(gòu)下對提取的特征進行距離度量并以相似性約束訓練網(wǎng)絡，避免特征提取模塊在訓練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，最終通過最近鄰分類器識別待測樣本的調(diào)制類別。在 Deep sig公開調(diào)制數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明統(tǒng)基于深度學習的調(diào)制識別算法相比，該算法能有效降低訓練過程中所需的樣本量，且在小樣本條件下的識別準確率更高。
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