一种基于残差生成对抗网络的调制识别方法

摘要

本公开实施例是关于一种基于残差生成对抗网络的调制识别方法。该基于残差生成对抗网络的调制识别方法包括：通过卷积神经网络作为生成器网络生成高质量的数据扩充数据集，由新残差单元组成的残差网络作为判别器网络并执行梯度下降训练；所述判别器的输出结果反馈至所述生成器和所述判别器并分别执行梯度下降训练。本公开实施例生成器网络先学习不同分布域数据的特征信息，通过噪声生成高质量的数据来扩充数据集，再由新残差单元组成的残差网络作为判别网络，有效提升了网络的特征提取能力，更好的区分相似信号；在小样本条件下识别准确率显著提升、模型收敛速度加快，方法复杂度明显降低。