一种基于深度神经网络的VHF/UHF频段无线电信号调制方式识别方法

摘要

一种基于深度神经网络的VHF/UHF频段无线电信号调制方式识别方法，属于通信技术领域。该方法在深度学习理论的基础上，选择三层神经网络作为信号分类器，以3大类26种信号特征作为分类器输入向量，输出14维向量分别对应VHF/UHF频段中常见的14种无线电信号。神经网络采用ReLU作为神经元的激活函数，输出层使用Softmax函数计算输入信号归为各类的概率。分类器训练中使用Adam优化方法实现网络参数更新，采用交叉熵作为代价函数计算网络的误差，并采用dropout技巧提升网络的识别正确率。本发明能够准确识别出VHF/UHF频段的常见无线电信号，识别信号类别广，数量多，准确度高；并且识别算法复杂度低，耗时短，实时性好。