一种用于负信噪比条件下的调制方式识别方法

本申请提供一种用于负信噪比条件下的调制方式识别方法，涉及降噪技术、调制方式识别和深度神经网络技术领域。通过信号降噪和特征提取实现调制方式识别，包括：构建双流时频降噪网络；构建多尺度卷积神经网络；分别对双流时频降噪网络和多尺度卷积神经网络进行训练，得到降噪效果最佳的双流时频降噪网络和识别效果最佳的多尺度卷积神经网络；获取输入信号，基于降噪效果最佳的双流时频降噪网络和识别效果最佳的多尺度卷积神经网络对输入信号进行调制方式识别，得到输入信号的调制方式识别结果。该方法能够提高复杂信号环境下的信号降噪效果和调制方式识别精度，在负信噪比条件下具有较强的鲁棒性和识别精度，适用于复杂多变的通信环境。