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一种基于深度学习技术的水声通信调制模式识别方法.pdf

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本发明涉及一种基于深度学习技术的水声通信调制模式识别方法。该方法包括:构建深度学习卷积神经网络模型;预设训练集样本识别准确率T、测试集样本识别准确率P;获取不同调制方式实验数据或仿真数据;将每N个采样点数据作为一个原始数据样本,进行预处理;将预处理后数据样本随机划分为训练集和测试集;用训练样本集对其进行训练;判断训练集样本识别准确率是否达到预设值,当达到时,将输入切换为数据样本测试集,用数据样本测试集对进行测试;否则继续训练;判断测试集样本识别准确率是否达到预设值,当达到时则完成模型;否则,获取额外数据,与原数据混合,重复执行本方法。本发明解决了由于海洋信道时变空变导致的信号特征提取困难。