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基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法 被引量:3
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作者 王华华 张睿哲 黄永洪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1212-1221,共10页
针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现T... 针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2%~7%,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 自动调制识别 生成对抗网络(GAN) 多模态特征 时频分布
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一种混合模式的神经网络自动调制识别器 被引量:6
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作者 赖惠成 褚辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期1203-1205,共3页
数字信号自动调制识别(AMR)有基于决策论和统计模式两种方法,该文提出一种将两者相结合的自动调制识别系统,利用提取决策论特征向量集和统计特征向量集相结合的特征参数,使用带动量项的自适应权重的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等4... 数字信号自动调制识别(AMR)有基于决策论和统计模式两种方法,该文提出一种将两者相结合的自动调制识别系统,利用提取决策论特征向量集和统计特征向量集相结合的特征参数,使用带动量项的自适应权重的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等4类信号进行分类识别。当信噪比在0-10dB,在估计载频与实际载频相差0-100Hz的情况下正确识别率仍高达97%以上,实验证明这种分类识别方法的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 数字调制 特征提取 自动调制识别 神经网络
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MPSK信号载波频率盲估计 被引量:5
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作者 苑小华 罗武忠 罗来源 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期1148-1150,共3页
该文针对调制自动识别中,MPSK信号调制相制和训练序列未知的情况,提出了一种利用定时同步信号的差分相位有效识别MPSK信号相制M,并精确估计其载波频偏的方法。该算法不仅克服了调制制式不明对频偏估计的不利影响,还通过引入线性相位展... 该文针对调制自动识别中,MPSK信号调制相制和训练序列未知的情况,提出了一种利用定时同步信号的差分相位有效识别MPSK信号相制M,并精确估计其载波频偏的方法。该算法不仅克服了调制制式不明对频偏估计的不利影响,还通过引入线性相位展开和高阶时延相关,大大提高了大频偏、低信噪比下估计的性能,对调制自动识别中MPSK信号的澄清和参数估计起到关键作用。 展开更多
关键词 调制自动识别 非数据辅助频偏估计 线形相位展开 高阶时延相关
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基于短消息业务的新型远程智能抄表系统 被引量:7
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作者 李晔 于大鹏 牛忠霞 《信息工程大学学报》 2003年第1期19-22,共4页
本文提出将短消息业务应用于自动抄表系统(AMRS),充分利用自主开发的GSM/SMS数据传输模块建立远程智能抄表系统。主要介绍了该系统的总体设计方案,阐述了系统的组成结构,进行了投资、效益分析,并指出该系统广阔的应用前景。
关键词 GSM SMS GSM/SMS数据传输模块 自动抄表系统
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基于信噪比分类网络的调制信号分类识别算法 被引量:10
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作者 郭业才 姚文强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3507-3515,共9页
针对传统降噪算法损伤高信噪比(SNR)信号而造成信号识别准确率下降的问题,该文提出基于卷积神经网络的信噪比分类算法,该算法利用卷积神经网络对信号进行特征提取,用固定K均值(FK-means)算法对提取的特征进行聚类处理,准确分类高低信噪... 针对传统降噪算法损伤高信噪比(SNR)信号而造成信号识别准确率下降的问题,该文提出基于卷积神经网络的信噪比分类算法,该算法利用卷积神经网络对信号进行特征提取,用固定K均值(FK-means)算法对提取的特征进行聚类处理,准确分类高低信噪比信号。低信噪比信号采用改进的中值滤波算法降噪,改进的中值滤波算法在传统中值滤波的基础上增加了前后采样窗口的关联性机制,来改善传统中值滤波算法处理连续噪声效果不佳的问题。为充分提取信号的空间特征和时间特征,该文提出卷积神经网络和长短时记忆网络并联的卷积长短时(P-CL)网络,利用卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取信号的空间特征与时间特征,并进行特征融合与分类。实验表明,该文提出的调制信号分类模型识别准确率为91%,相比于卷积长短时(CNN-LSTM)网络提高了6%。 展开更多
关键词 自动调制识别 信噪比分类网络 卷积神经网络 长短时记忆网络
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基于单通道多尺度图神经网络的自动调制识别
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作者 国强 聂孟允 +1 位作者 戚连刚 Kaliuzhnyi Mykola 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1575-1584,共10页
针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号... 针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号序列和图之间的映射,有效降低了AVG算法的复杂度;其次,设计了一种多尺度图神经网络,将不同分辨率的特征进行融合,提升了模型识别准确率。实验表明,该文提出的SMGNN算法相比于AVG算法节省了近1/2的参数量,且识别精度得到了较大的提升。 展开更多
关键词 自动调制识别 图神经网络 自适应可见性图 特征融合
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基于深度学习的自动调制识别方法综述 被引量:7
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作者 张茜茜 王禹 +1 位作者 林云 桂冠 《无线电通信技术》 2022年第4期697-710,共14页
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)是复杂电磁环境下的信号感知和识别领域中的重要技术,广泛应用于频谱感知、链路自适应、干扰防护等领域。传统的AMR方法主要依赖于人工提取特征、决策理论和识别器的选择。而深度学... 自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)是复杂电磁环境下的信号感知和识别领域中的重要技术,广泛应用于频谱感知、链路自适应、干扰防护等领域。传统的AMR方法主要依赖于人工提取特征、决策理论和识别器的选择。而深度学习(Deep Learning,DL)算法直接从海量数据中自动获取信号特征,同时实现特征提取和识别。因此,针对复杂多变的电磁环境中的信号识别问题,提出了将DL算法应用于AMR任务。首先,从数据集、信号表示和网络模型三个层面系统地综述基于DL的AMR方法;其次,详细总结了针对不同的信号表示所设计的神经网络模型,其中接收信号可以由专家特征、序列和图像来表示;最后概述了AMR存在的问题、潜在的研究方向和结论。 展开更多
关键词 自动调制识别 信号感知 深度学习
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