Nghiên cứu thuật toán nâng độ chính xác nhận dạng các tín hiệu thông tin=A new algorithm to improve recognition accuracy of communication signals

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Quốc Khánh Mạc

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 2024

Mô tả vật lý: tr.24-29

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 242111

Thêm vào giỏ

Bài báo này đề xuất thuật toán mới để nâng cao độ chính xác khi nhận dạng các tín hiệu thông tin liên lạc. Thuật toán đề xuất tập trung nghiên cứu các tín hiệu điều chế tương tự và điều chế số sử dụng trong các hệ thống thông tin. Thuật toán đề xuất gồm có 2 bước chính: bước một sử dụng phân tích Wavelet để trích xuất đặc trưng tín hiệu. Mạng nhân tạo học sâu được thiết kết trong bước 2 để nhận dạng các tín hiệu. Hiệu quả của thuật toán đề xuất được đánh giá bằng tín hiệu trong MATLAB và so sánh với các phương pháp trích xuất đặc trưng thông dụng: biến đổi Fourier thời gian ngắn, phân bố Wigner-Ville và các cấu trúc mạng khác như mạng SqueezeNet, AlexNet. Các kết quả mô phỏng cho thấy, thuật toán đề xuất đạt độ chính xác khi nhận dạng cao nhất (92%) so với các phương pháp STFT và WVD. Trong khi so sánh với các cấu trúc mạng có sẵn, phương pháp đề xuất cho thời gian huấn luyện giảm đi 1,5 lần nhưng độ chính xác nhận dạng tương đương.This article proposes a new algorithm aimed at improving accuracy when identifying communication signals using artificial intelligence applications. The proposed research algorithm focuses on analog and digitally modulated signals commonly used in communication systems. The proposed algorithm includes two main steps: Step one is used to extract signal features using the analytic Wavelet transform. A deep learning artificial network is designed in step 2 to identify the above signals. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated on simulated signals in MATLAB and compared with common feature extraction methods: short - time Fourier transform, Wigner - Ville distribution, and other networks such as SqueezeNet, AlexNet . The simulation results show that the proposed algorithm achieves 9 2 % recognition accuracy, which is higher than STFT and WVD methods. In comparison with current networks, the proposed method has a 1.5 time - reduced training time and equivalent performance

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR