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基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
1
作者
万鹏武
惠茜
+1 位作者
陈东瑞
吴波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-90,共13页
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信...
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信噪比和延迟变化的信道条件下,针对低速异步采样信号,研究基于深度学习的调制方式识别技术。首先对低速异步采样信号进行建模,利用其同相正交分量生成二维异步同相正交直方图,然后通过径向基函数神经网络提取该二维图像的特征参数,完成对输入信号的调制方式识别,最后经过大量的计算机仿真验证了该方法对7种调制方式的识别准确率。实验结果表明,在受到加性高斯白噪声的信道模型下,在低速异步采样的输入信号信噪比为6 dB时,可达到约95%以上的平均识别准确率,并通过对比实验验证了所提方案的有效性和鲁棒性。
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关键词
调制方式识别
二维异步同相正交直方图
深度学习
径向基神经网络
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职称材料
题名
基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
1
作者
万鹏武
惠茜
陈东瑞
吴波
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
陕西山利科技发展有限责任公司
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-90,共13页
基金
国家自然科学基金(62101441)
重点实验室基金资助项目2022-JCJQ-LB-006(6142411222203)。
文摘
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信噪比和延迟变化的信道条件下,针对低速异步采样信号,研究基于深度学习的调制方式识别技术。首先对低速异步采样信号进行建模,利用其同相正交分量生成二维异步同相正交直方图,然后通过径向基函数神经网络提取该二维图像的特征参数,完成对输入信号的调制方式识别,最后经过大量的计算机仿真验证了该方法对7种调制方式的识别准确率。实验结果表明,在受到加性高斯白噪声的信道模型下,在低速异步采样的输入信号信噪比为6 dB时,可达到约95%以上的平均识别准确率,并通过对比实验验证了所提方案的有效性和鲁棒性。
关键词
调制方式识别
二维异步同相正交直方图
深度学习
径向基神经网络
Keywords
modulation recognition
two-dimensional asynchronous in-phase quadrature histogram
deep learning
radial basis function neural network
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
万鹏武
惠茜
陈东瑞
吴波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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