第十七届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2021
省赛
课外学术科技作品竞赛（主体赛）
特等奖
未转化
否
本项目针对当前水下通信中有线铺设成本高、监测范围受限以及无线通信速率低、抗干扰能力差等市场痛点，以及信号可识别种类少、识别准确率和速率低等技术痛点，提出了一种基于人工智能的高精度水声信号调制识别系统，旨在为水下数据传输提供新方案。系统通过提取水声信号中具有强抗干扰能力的形态特征与熵特征，结合FAE-LDA算法对原始特征进行降维修复和分布优化，提升特征质量并降低计算复杂度；随后构建改进型稠密神经网络模型，优化结构以提高识别精度与速度，并部署于低功耗硬件，实现实时识别和节能运行；同时引入迁移学习技术，通过少量数据对模型进行微调，实现场景快速适应。系统具备识别8种调制方式的能力，识别准确率达98.975%，平均识别速率为7.95毫秒，兼顾高精度、低时延与广泛适应性，具有良好的工程应用前景。
无
暂未公开
暂未公开
暂未公开
