【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号分析识别，尤其涉及一种基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法及系统。
技术介绍
1、水声仿生通信技术基于仿生学思想，利用海洋中固有的鲸豚类动物叫声或者人工合成的模拟叫声作为信息载体。第三方在识别过程中将仿生隐蔽水声通信信号视为海洋背景噪声而排除，从而实现隐蔽通信。这种方式大大提高了水声通信的通信速率和隐蔽性，具有广泛的应用前景。
2、水声仿生通信技术备受关注的同时，水声通信信号的识别在水下电子对抗领域也占有重要的地位，有效的信号识别方法可以带来显著的优势。然而，当下针对水声仿生通信信号识别的研究却仍处于起步阶段，这意味着对于水声仿生隐蔽通信尚没有有效的解决方法。
3、近年来，深度学习技术得益于其强大的特征提取能力和模型泛化能力，已经在通信信号调制识别领域得到广泛的应用和发展。但在公开文献中，尚无基于深度学习的水声仿生通信信号识别方法。现有仿生通信信号的识别方法多是基于人工提取特征的模式识别方法，首先依据领域知识设计特征提取算法构造特征识别量，然后构造分类器进行识别。基于模式识别的方法识别...
【技术保护点】
1.一种基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，在海洋信道中传播的信号建模为：
3.根据权利要求2所述的基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，采用带通滤波和变分模态分解对采集的水声仿生通信信号和真实动物叫声信号进行降噪预处理，包含：
4.根据权利要求1所述的基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，计算信号时频谱图，包含：
5.根据权利要求4所述的基于改进ResNet的水...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，在海洋信道中传播的信号建模为：
3.根据权利要求2所述的基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，采用带通滤波和变分模态分解对采集的水声仿生通信信号和真实动物叫声信号进行降噪预处理，包含：
4.根据权利要求1所述的基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，计算信号时频谱图，包含：
5.根据权利要求4所述的基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，采用动态自适应阈值分割方法提取信号时频轮廓模态特征，包含：
6.根据权利要求1所述的基于改进resnet的水声仿生通信信号识别方法，其特征在于，仿生通信信号识别网络包括一个单独的7×7...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑娄，王彬，杨硕硕，李嘉题，彭华，孟钰婷，许海韵，裴喜龙，孙明磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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