期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于瞬时幅度和相位的深度学习调制识别
被引量：
6
1
作者
陈观业
侯进
张姬
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期197-204,共8页
针对基于似然和特征工程的调制识别方法存在需要人为提取特定特征和鲁棒性低等缺点,提出一种结合一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型,并将原始IQ信号转化为瞬时幅度和相位的调制信号数据,有效提高QAM16和QAM64之间区分度,...
针对基于似然和特征工程的调制识别方法存在需要人为提取特定特征和鲁棒性低等缺点,提出一种结合一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型,并将原始IQ信号转化为瞬时幅度和相位的调制信号数据,有效提高QAM16和QAM64之间区分度,从而提高10类数字和模拟信号的调制识别准确率。实验结果表明,在信噪比0 dB以上的平均准确率达到了93.21%,比现有方法准确率提高约3.4百分点,高信噪比下数字调制信号识别准确率达到了约99%。
展开更多
关键词
调制识别
深度学习
卷积神经网络
长短期记忆网络
瞬时幅度和相位
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于瞬时幅度和相位的深度学习调制识别
被引量：
6
1
作者
陈观业
侯进
张姬
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期197-204,共8页
基金
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1923)
成都市科技项目(2015-HM01-00050-SF)。
文摘
针对基于似然和特征工程的调制识别方法存在需要人为提取特定特征和鲁棒性低等缺点,提出一种结合一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型,并将原始IQ信号转化为瞬时幅度和相位的调制信号数据,有效提高QAM16和QAM64之间区分度,从而提高10类数字和模拟信号的调制识别准确率。实验结果表明,在信噪比0 dB以上的平均准确率达到了93.21%,比现有方法准确率提高约3.4百分点,高信噪比下数字调制信号识别准确率达到了约99%。
关键词
调制识别
深度学习
卷积神经网络
长短期记忆网络
瞬时幅度和相位
Keywords
Modulation recognition
Deep learning
Convolutional neural network
Long short term memory networks
Instantaneous amplitude and phase
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于瞬时幅度和相位的深度学习调制识别
陈观业
侯进
张姬
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
