基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统

本申请公开了一种基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统，涉及电子对抗、无线通信以及信号处理技术，包括：获取样本二次调制信号并进行预处理；对预处理之后的样本二次调制信号，基于信号重构与相位空间统计分析置换熵来提取时空特征样本；采用轻量化的深度学习模型，联合构建数据局部空间特性感知模型与时序回溯控制模型，利用所提取的时空特征样本对联合模型进行训练；提取目标二次调制信号的时空特征，并利用训练后的联合模型输出识别结果。本申请能够解决信号和信息处理领域二次调制信号方法识别准确率低、运算量大、需要先验的样本数量多等问题。