基于深度神经网络的Morse码自动译码算法

基于深度神经网络的Morse码自动译码算法

TN919.32; 在军用和民用领域,Morse电报一直是一种重要的短波通信手段,但目前的自动译码算法仍然存在准确率低、无法适应低信噪比和不稳定的信号等问题.该文引入深度学习方法构建了一个Morse码自动识别系统,神经网络模型由卷积神经网络、双向长短时记忆网络和连接时序分类层组成,结构简单,且能够实现端到端的训练.相关实验表明,该译码系统在不同信噪比、不同码速、信号出现频率漂移以及不同发报手法引起的码长偏差等情况下,均能取得较好的识别效果,性能优于传统的自动识别算法....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:电子与信息学报 2020-11, Vol.42 (11), p.2643-2648
Hauptverfasser: 游凌, 李伟浩, 张文林, 王科人
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TN919.32; 在军用和民用领域,Morse电报一直是一种重要的短波通信手段,但目前的自动译码算法仍然存在准确率低、无法适应低信噪比和不稳定的信号等问题.该文引入深度学习方法构建了一个Morse码自动识别系统,神经网络模型由卷积神经网络、双向长短时记忆网络和连接时序分类层组成,结构简单,且能够实现端到端的训练.相关实验表明,该译码系统在不同信噪比、不同码速、信号出现频率漂移以及不同发报手法引起的码长偏差等情况下,均能取得较好的识别效果,性能优于传统的自动识别算法.
ISSN:1009-5896
DOI:10.11999/JEIT190658