在軍用和民用領(lǐng)域,Morse電報一直是一種重要的短波通信手段,但目前的自動譯碼算法仍然存在準(zhǔn)確率低、無法適應(yīng)低信噪比和不穩(wěn)定的信號等問題。該文引入深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了一個Morse碼自動識別系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和連接時序分類層組成,結(jié)構(gòu)簡單,且能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的訓(xùn)練。相關(guān)實驗表明,該譯碼系統(tǒng)在不同信噪比、不同碼速、信號出現(xiàn)頻率漂移以及不同發(fā)報手法引起的碼長偏差等情況下,均能取得較好的識別效果,性能優(yōu)于傳統(tǒng)的自動識別算法。 

【文章來源】：電子與信息學(xué)報. 2020,42(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

特征序列與時頻圖的對應(yīng)

氖背こ?現(xiàn)偏差，且隨著發(fā)報人手法不同，這個偏差會不同。實驗中，給Morse信號中的每個點劃的頻率隨機加上0～350Hz/s漂移率(單位時間內(nèi)的漂移量)的線性漂移，同時給點劃長度乘以一個0.9～1.1的隨機誤差系數(shù)，以模擬手工偏差，信號時頻圖如圖6所示。經(jīng)過上述處理后，信號識別結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明，隨著頻率漂移和碼長偏差情況的逐個加入，識別準(zhǔn)確率逐漸下降，但是依然能保持在一個較高水平，說明本文算法在一些復(fù)雜環(huán)境中具有較好的魯棒性，且能適應(yīng)不同發(fā)報手法的電報。圖4多模型識別準(zhǔn)確率對比表2數(shù)據(jù)集組成碼速(wpm)信噪比(dB)數(shù)目訓(xùn)練集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025000/50000驗證集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–102500測試集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025002646電子與信息學(xué)報第42卷

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【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2962566