一种海上复杂环境的多模态集成学习自动调制识别方法

摘要

本发明公开一种海上复杂环境的多模态集成学习自动调制识别方法，解决了现有技术识别准确率低，抗干扰能力弱，海洋环境下不适用等缺陷。该方法将接收到的海上无线通信信号进行预处理扩展模态数据，利用多模态数据补充分类信息；使用叠加回归Stacking集成学习方法组合多个模型，互补各模型的数据特征提取能力，得到更具泛化能力的集成模型。为验证该方法的有效性，基于公开数据集进行测试。实验表明，该方法在Rayleigh和Rician衰落的信道环境对大多数调制模式的识别准确率超过98%，能有效区分高阶调制模式16QAM和64QAM，实验证明本发明具有强鲁棒性和强抗干扰性，能实现海上复杂信道环境信号调制模式的高精度辨识。