为了提高多变环境下调制信号识别的准确性、减少先验知识不足等因素对识别结果的影响，研究人员逐渐采用深度学习技术来替代传统的调制信号处理技术。为了解决低信噪比下调制信号识别精度低的问题，我们设计了一种具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络，在标签平滑的对称交叉熵函数作用下识别实际采集的调制信号。该网络由一个具有深度自适应阈值学习的消噪编码器和一个具有多尺度特征融合的解码器组成。将两个模块进行跳跃连接，共同作用以提高整体网络的鲁棒性。实验结果表明，该方法在低信噪比下比以前的方法具有更好的识别效果。该网络展示了对噪声阈值的灵活自学习能力以及所设计的特征融合模块对各种调制类型的多尺度特征获取的有效性。
信号消噪；
深度自适应阈值学习网络；
多尺度特征融合；
调制识别
|
李响
1,2
，李一兵
1,2
，汤春瑞
3,4
，李迎松
1,2
1
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，中国哈尔滨市，
150001
2
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室，
中国哈尔滨市，
150001
3
中煤科工集团重庆研究院有限公司，中国重庆市，
400037
4
瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，中国重庆市，
400039
Xiang LI,
Yibing LI, Chunrui TANG, Yingsong LI, 2023. Modulation recognition network of
multi-scale analysis with deep threshold noise elimination.
Frontiers of Information Technology &
Electronic Engineering
, 24(5):742-758.
https://doi.org/10.1631/FITEE.2200253
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
（简称
FITEE
，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，
最新影响因子
2.545，
位于
JCR Q2
分区
。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院院刊信息与电子工程领域分刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、费爱国。实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。
2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助（梯队期刊）。2021~2022年，先后入选信息通信领域（中国通信学会组织评选）和计算领域（中国计算机学会组织评选）高质量科技期刊分级目录，均被列为最高的T1级别；入选中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录-2022（交叉/综合/新兴，C类）。
官网
：
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期刊Springer主页
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http://www.springer.com/computer/journal/11714
在线投稿
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更多信息，请见：
2021最新影响因子公布 FITEE首次突破2.0
FITEE影响因子提升55%，首次跨入Q2区
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