基于轻量化卷积神经网络的无线信号自动调制识别方法

摘要

本发明公开了基于轻量化卷积神经网络的无线信号自动调制识别方法，包括如下步骤：步骤A、对于待识别接收信号，进行一次含多个卷积核的标准卷积运算，以从原始信号中获取充足的信息；步骤B、使用深度可分离卷积设计了深度可分离卷积残差单元和深度可分离卷积残差栈用于特征提取；步骤C、使用一层线性激活的点卷积层进行特征升维；步骤D、针对最后一层特征图，使用非线性激活的全局深度卷积进行特征重构；步骤E、针对判别特征向量，使用一层全连接层完成信号分类。该算法同现有算法相比，分类准确率非常接近当前最优算法且优于其它深度学习算法，同时模型空间复杂度和推理速度方面有着显著改善。