基于深度学习的无线电信号与HF传输模式分类
信号处理
2019-06-12 v1 机器学习
摘要
本文研究了用于无线电信号分类的深度神经网络。分类器直接对信号的IQ数据进行操作并输出传输模式，而不是执行调制识别并将其与进一步的分析方法相结合。本文提出了一个包含高频（HF）无线电频段中常见的18种不同模式无线电信号的数据集，并将其用作展示案例。该数据集考虑了HF信道特性，并用于训练四种不同的深度神经网络架构。最佳网络的结果显示出高达98%的出色准确率。
引用
@article{arxiv.1906.04459,
title = {Classification of Radio Signals and HF Transmission Modes with Deep Learning},
author = {Stefan Scholl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04459},
year = {2019}
}