基于累积量与深度学习融合的水下调制识别模型

摘要： 在复杂严苛的水声通信环境中，调制识别技术对于提升水下通信系统的抗截获能力和信息安全具有重要意义。然而，水声信道中的非线性、多径效应与强噪声干扰对自动调制识别任务构成了严峻挑战。为应对这些挑战，文章提出了一种融合小波去噪与高阶累积量特征的深度调制识别模型(CRT)。该模型通过优化残差网络与Transformer编码器结构，分别构建局部与全局时序频域特征模型，并基于水声信号时频分布... （共16页）