摘要
本申请提供了一种基于时频图的水声通信信号调制识别方法及系统,所述方法包括:对采集的水声通信信号进行预处理;将预处理后的水声通信信号,使用短时傅里叶变换法生成时频图像;将时频图像输入训练好的基于注意力机制的生成对抗网络去噪模型,输出降噪后的时频图;将降噪后的时频图像输入训练好的基于卷积神经网络的水声通信信号特征提取与识别模型,得到信号识别结果。本发明有效解决了水声通信信号在噪声干扰环境下调制识别困难的问题,通过注意力机制引导模型关注时频图的关键特征区域,提高了识别精度。
技术关键词
水声通信信号
调制识别方法
生成对抗网络
短时傅里叶变换
积层
图像
注意力机制
去噪模型
降噪模型
傅里叶变换处理
更新网络参数
样本
高层次
上采样
图片
学习特征
降噪模块
标签
预测类别