基于深度LSTM辅助卷积网络的新型自动调制分类

自动调制分类在无线频谱异常检测和无线电环境感知中将发挥重要作用。随着深度学习算法的突破,调制分类任务可利用神经网络达到前所未有的高分类精确度。文中提出了一种新颖的神经网络,称为长短期卷积深度神经网络(LCDNN)。该网络创造性地结合了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和深度网络体系结构的优点。该模型无需人工提取特征,并可直接从训练数据集中的原始时域幅度和相位样本中学习。仿真结果表明,该模型在高信噪比下的分类精确度达到93.5%。此外,对模型的噪声敏感性进行了研究,并证明在一定信噪比范围内,LCDNN模型较现有的基础模型在噪声破坏方面更具弹性。最后,为降低模型计算的复杂度,提出了一种结构更为简洁的LCDNN模型,该模型仅使用原始LCDNN模型的0.6%的参数即可实现高精确度的分类准确率。