基于深度神经网络的Morse码自动译码算法

• 作者: 张文林 李伟浩 游凌 王科人
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: Morse码 自动译码 深度学习 频率漂移 码长偏差
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2643-2648
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.32
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT190658

摘要

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.