基于深度学习网络的短突发SOQPSK解调方法及系统

本发明公开了基于深度学习网络的短突发SOQPSK解调方法及系统，属于通信及深度学习领域，获得包括短突发信号的信号样本数据并对短突发信号预处理；对预处理之后的信号数据图像化，得到输入深度学习网络的图像信息；构建并训练深度学习网络，对所述图像信息进行卷积操作提取特征，并通过残差连接，将输入的图像信息与卷积输出相加；将提取到的信号特征通过双向长短期记忆层进行时序特征提取，最后对输出信号进行解调分类。本发明具有解调能力更强、鲁棒性强等特点，并且在存在定时误差、相位误差、频偏和相偏时较传统方法拥有更好的解调效果。