基于深度神经网络的Morse码自动译码算法
发布时间：2021-01-07 12:35
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。
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(11)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
特征序列与时频图的对应
氖背こ?现偏差，且随着发报人手法不同，这个偏差会不同。实验中，给Morse信号中的每个点划的频率随机加上0～350Hz/s漂移率(单位时间内的漂移量)的线性漂移，同时给点划长度乘以一个0.9～1.1的随机误差系数，以模拟手工偏差，信号时频图如图6所示。经过上述处理后，信号识别结果如表3所示。结果表明，随着频率漂移和码长偏差情况的逐个加入，识别准确率逐渐下降，但是依然能保持在一个较高水平，说明本文算法在一些复杂环境中具有较好的鲁棒性，且能适应不同发报手法的电报。图4多模型识别准确率对比表2数据集组成码速(wpm)信噪比(dB)数目训练集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025000/50000验证集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–102500测试集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025002646电子与信息学报第42卷
4(00)00180-4.[4]GOLDB.Machinerecognitionofhand-sentMorsecode[J].IRETransactionsonInformationTheory,1959,5(1):17–24.doi:10.1109/TIT.1959.1057478.[5]WUChungminandLUOChinghsing.Morsecoderecognitionsystemwithfuzzyalgorithmfordisabledpersons[J].JournalofMedicalEngineering&Technology,2002,26(5):202–207.doi:10.1080/03091900210156904.[6]WANGYaqi,SUNZhonghua,andJIAKebin.AnautomaticdecodingmethodforMorsesignalbasedonclusteringalgorithm[C].The12thInternationalConference[7]图5多模型识别速度对比图6出现频率漂移和码长偏差的Morse信号表3频率漂移和码长偏差情况下的译码准确率字准确率(%)词准确率(%)原始信号99.9299.65频率漂移96.2391.71频率漂移+码长偏差95.8890.40表4有无频漂时去掉CNN前后译码性能迭代次数字准确率(%)词准确率(%)有CNN，无频漂2399.9299.65无CNN，无频漂4292.7173.90有CNN，有频漂2696.2391.71无CNN，有频漂4763.1120.35第11期游凌等：基于深度神经网络的Morse码自动译码算法2647
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单一神经网络的多尺度人脸检测[J]. 刘宏哲,杨少鹏,袁家政,王雪峤,薛建明. 电子与信息学报. 2018(11)
[2]Morse报自动译码算法研究[J]. 王亚琦,孙中华,贾克斌. 信号处理. 2017(11)
硕士论文
[1]摩尔斯短波无线通信系统的设计与实现研究[D]. 韦醒超.湖南大学 2017
本文编号：2962566
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(11)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
特征序列与时频图的对应
氖背こ?现偏差，且随着发报人手法不同，这个偏差会不同。实验中，给Morse信号中的每个点划的频率随机加上0～350Hz/s漂移率(单位时间内的漂移量)的线性漂移，同时给点划长度乘以一个0.9～1.1的随机误差系数，以模拟手工偏差，信号时频图如图6所示。经过上述处理后，信号识别结果如表3所示。结果表明，随着频率漂移和码长偏差情况的逐个加入，识别准确率逐渐下降，但是依然能保持在一个较高水平，说明本文算法在一些复杂环境中具有较好的鲁棒性，且能适应不同发报手法的电报。图4多模型识别准确率对比表2数据集组成码速(wpm)信噪比(dB)数目训练集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025000/50000验证集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–102500测试集25,30,4040,30,20,10,6,3,–3,–6,–8,–1025002646电子与信息学报第42卷
4(00)00180-4.[4]GOLDB.Machinerecognitionofhand-sentMorsecode[J].IRETransactionsonInformationTheory,1959,5(1):17–24.doi:10.1109/TIT.1959.1057478.[5]WUChungminandLUOChinghsing.Morsecoderecognitionsystemwithfuzzyalgorithmfordisabledpersons[J].JournalofMedicalEngineering&Technology,2002,26(5):202–207.doi:10.1080/03091900210156904.[6]WANGYaqi,SUNZhonghua,andJIAKebin.AnautomaticdecodingmethodforMorsesignalbasedonclusteringalgorithm[C].The12thInternationalConference[7]图5多模型识别速度对比图6出现频率漂移和码长偏差的Morse信号表3频率漂移和码长偏差情况下的译码准确率字准确率(%)词准确率(%)原始信号99.9299.65频率漂移96.2391.71频率漂移+码长偏差95.8890.40表4有无频漂时去掉CNN前后译码性能迭代次数字准确率(%)词准确率(%)有CNN，无频漂2399.9299.65无CNN，无频漂4292.7173.90有CNN，有频漂2696.2391.71无CNN，有频漂4763.1120.35第11期游凌等：基于深度神经网络的Morse码自动译码算法2647
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单一神经网络的多尺度人脸检测[J]. 刘宏哲,杨少鹏,袁家政,王雪峤,薛建明. 电子与信息学报. 2018(11)
[2]Morse报自动译码算法研究[J]. 王亚琦,孙中华,贾克斌. 信号处理. 2017(11)
硕士论文
[1]摩尔斯短波无线通信系统的设计与实现研究[D]. 韦醒超.湖南大学 2017
本文编号：2962566
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2962566.html
