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为识别QAM等阶数高于4的数字调制信号及提高调制识别算法对高斯白噪声（AWGN）的鲁棒性，在决策论识别参数的基础上，增加了高阶统计量识别参数，并利用混合参数的经向基函数（RBF）神经网络实现数字信号调制样式自动识别，提高了对数字调制信号的识别能力．仿真结果表明，
基于混合统计参数识别多种数字信号调制方式
【摘 要】
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为识别QAM等阶数高于4的数字调制信号及提高调制识别算法对高斯白噪声（AWGN）的鲁棒性，在决策论识别参数的基础上，增加了高阶统计量识别参数，并利用混合参数的经向基函数（RBF）神经网
【机 构】
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上海交通大学电子工程系
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2007年4期
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