基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法

本发明属于水声通信信号解调技术领域，具体涉及基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法。将接收信号处理为信号片段及其对应标签组成的数据集，作为输入信号；增强双分支卷积神经网络在时域和频域分别提取输入信号的关键特征，并输出时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征进行融合并生成融合特征，对融合特征进行非线性变换与特征映射后，再通过Softmax函数输出类别概率，得到分类结果。相较于传统单一时域或频域处理方法，本申请通过时域分支模型和频域分支模型在时域和频域分别提取信号的关键特征，并利用交叉注意力机制实现两者的深度融合，从而充分挖掘时频互补信息，能够有效地提升数字调制信号的解调准确率。