《表1 需求分类评估：基于改进CLDNN的辐射源信号识别》

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《基于改进CLDNN的辐射源信号识别》

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为了验证本文模型的性能，首先采用Matlab仿真不同调制类型的信号，得到原始数据集。本文采用的原始数据集包括8种信号，分别是二进制相移键控（binary phase shift keying，BPSK）、Costas、调频连续波（frequecy modulated continuous wave，FMCW）、Frank、P1、P2、P3和P4。载频范围为1～1.2kHz之间随机取值，除Costas外采样频率均为7kHz。具体参数如表1所示。SNR范围为-20～10dB，间隔为2dB。每类信号在每种SNR情况下产生2 000个样本，共计256 000个，每个样本长度为200。随机选取80%的样本作为训练集，20%的样本作为测试集。计算机配置：CPU为Intel（R）i7-8750H，GPU为NVIDIA GeForce GTX1060。