基于CNN-BiGRU网络的CPM调制指数识别

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连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)作为一类频带利用率高的非线性数字调制信号,在移动通信和卫星通信领域都有着广泛的应用前景。针对目前低信噪比下CPM信号的调制参数识别困难的问题,提出了一种卷积神经网络级联双向门控循环网络(Convolutional Neural Network Cascades Bidirectional Gated Recurrent Network,CNN-BiGRU)的方法来完成调制指数的识别。输入的二维信号首先经过卷积层(CNN)提取特征
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