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無線電調制類型識別廣泛應用于軍民的各個領域，相比人工識別和頻譜分析法等傳統方法，基于深度學習的信號調制類型識別方法取得了較妤性能，但仍存在識別準確率低的問題。文中提岀了一種基于長短時記憶網絡（LSTM）模型的信號調制類型識別方法，將深度學習分類方法與信噪比分級相結合，設計了一種基于深度學習的信噪比分級調制類型識別框架。通過準確分類高低信噪比信號，并采用不冋的降噪處理來提髙低信噪比信號調制類型識別的準確率。通過機器學習方法對2016.4C信號數據集進行調制類型識別的準確率為21%，通過深度學習模型對2016.4℃信號數據集進行不降噪、分級降噪、全部降噪3個調制類型識別對比實驗，識別準確率分別為69.82%，70.50%，66.67%，有效驗證了所提方法對提高低信噪比信號調制類型識別準確率的可行性與優越性。
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