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基于3 DCNN-BiConvLSTM的莫尔斯码自动识别算法

李子君 ; 魏振华 ; 韩思明 ; 何玉杰

无线电工程, 2023, Vol.53 (8), p.1862-1868

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題名:
基于3 DCNN-BiConvLSTM的莫尔斯码自动识别算法
著者: 李子君 ; 魏振华 ; 韩思明 ; 何玉杰
所屬期刊: 无线电工程, 2023, Vol.53 (8), p.1862-1868
描述: TN922; 莫尔斯电报通常工作在低信噪(SNR)比环境中,其信号易出现码长偏差和频率偏移的问题,现有自动识别算法在上述情况下的识别效果仍有待提升.提出了一种基于深度学习的识别算法,利用小波变换将莫尔斯信号转换为时频图像,通过三维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Network,3DCNN)层和双向卷积长短时记忆神经网络(Bidirectional Convolution Long Short-Term Memory Neural Network,BiConvLSTM)捕获莫尔斯码的时空特征并进行预测,借助连接时序分类层(Connectionist Temporal Classification,CTC)实现了端到端的译码.实验结果表明,该算法在更小训练样本和不同信噪比的前提下,对不稳定的莫尔斯信号均能保持 98%以上的单词识别准确率,相比现有算法更具鲁棒性.
出版者: 火箭军工程大学作战保障学院,陕西西安 710025
語言: 中文
識別號: ISSN: 1003-3106
DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2023.08.016
資源來源: Alma/SFX Local Collection

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