基于特征融合与轻量化混合神经网络的水声通信调制方式识别方法

摘要

本发明公开了一种基于特征融合与轻量化混合神经网络的水声通信调制方式识别方法，首先提取水声信号中熵特征及形态特征；运用线性判别分析法对所得特征进行处理，得到具体特征；利用长短时神经网络构造混合神经网络的浅层；基于YOLO v2神经网络进行改进，将其作为混合神经网络的深层，两种神经网络结合，提取水声信号抽象特征；结合抽象特征与具体特征获得完备的特征集；将特征集输入神经网络中，实现水声信号调制方式的准确识别；基于数据增强后的水声信号，利用贪心算法训练网络；最后采用迁移学习将其迁移至实际海洋环境。本发明最终实现了低延时、高准确率的水声通信调制方式智能识别，该识别方法准确率高，泛化性强。