针对传统的空频分组码(space-frequency block code,SFBC)识别方法存在人工提取特征困难、低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下识别准确率低和不适用于非协作通信的问题,提出一种基于互相关特征图和扩张稠密卷积网络的SFBC自动识别方法.首先,计算接收端频域上的互相关函数并进行维度变换,得到二维互相关特征图.然后,对得到的特征图进行预处理以扩大卷积核感受的有效区域,去除图像冗余信息.最后,构建扩张稠密卷积网络以自动提取预处理图像特征,实现SFBC分类识别.仿真结果表明,SNR为-8 dB时,该方法对SFBC信号的识别准确率达到了96.1％.相比于传统算法,该方法具有更好的抗低SNR和特征自提取能力,验证了深度学习方法在SFBC识别领域的有效性,为该领域的后续研究奠定了基础.
非协作通信 空频分组码 互相关特征图 图像预处理 深度学习 扩张稠密卷积网络