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| 稿件标题： | 基于EfficientNet网络的水声通信信号调制识别 |
| 稿件作者： | 赵瑞轩，陈旗，吴浩然，陆剑雄 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.S1.070 |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | 水声通信信号；深度学习；EfficientNet网络；时频特征；调制识别 |
| 文章摘要： | 提出一种基于EfficientNet网络的复杂水声信道下非合作水声通信信号调制识别方法。与传统的深度学习网络相比,EfficientNet网络具有更高的效率和更小的模型大小。该方法通过对2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、DSSS-BPSK和OFDM水声通信信号的时频特征进行分析，将二维时频图作为EfficientNet网络的训练集和测试集，使用训练集训练EfficientNet网络模型,并使用测试集确定模型的准确性和效率，完成对水声通信信号的调制识别。实验结果表明：在内场实验中，信噪比大于8 dB时，所研究6种信号的调制识别率均在85%以上；通过外场数据测试，信号调制识别率均在80%以上，验证了该方法在减少模型的大小和计算成本的同时，可保证较高的水声通信信号的调制识别准确率。 |
| 引用本文格式： | 赵瑞轩，陈旗，吴浩然，等.基于EfficientNet网络的水声通信信号调制识别［J］.兵器装备工程学报，2024,45(S1):436-440. ZHAO Ruixuan, CHEN Qi, WU Haoran， et al.Modulation recognition of underwater acoustic communication signal based on EfficientNet network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2024,45(S1):436-440. |
| 刊期名称： | 2024年增刊1期 |
| 出版时间： | 2024年7月 |
| 收稿日期： | 2023-12-24 |
| 修回日期： | 2024-02-25 |
| 录用日期： | 2024-04-05 |
| 上线时间： | 2024年7月25日 |
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