基于多特征融合的Chirp扩频通信调制样式分类识别方法

作者：王翔; 宋川江^*; 杨战鹏

来源：电子与信息学报, 2023, 45(11): 4003-4015.

• Chirp信号
• CSS信号
• 自动调制分类
• 多特征融合

自动调制分类(AMC)在频谱监测和认知无线电中具有重要意义。近年来，Chirp扩频通信(CSS)由于其良好的抗干扰能力和稳健性得到了较大发展，但是对CSS信号的AMC方法却鲜有研究。针对这种情况，该文提出了一种基于多特征融合(MFF)的CSS信号调制分类方法，利用频谱和时频图特征融合学习并引入注意力模块来实现CSS信号调制识别。对11类CSS信号调制样式的仿真实验结果表明，该方法有优越的识别性能。

• 单位
  中国科学院; 国防科技大学