【摘 要】
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针对在莱斯衰落信道下传统神经网络数字信号调制识别准确率会有所降低的问题,提出了一种基于深度神经网络技术的数字信号调制类型自动识别方法.该方法从接收信号样本中提取了
【机 构】
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潍坊科技学院中印计算机软件学院,北京理工大学软件学院
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针对在莱斯衰落信道下传统神经网络数字信号调制识别准确率会有所降低的问题,提出了一种基于深度神经网络技术的数字信号调制类型自动识别方法.该方法从接收信号样本中提取了多组特征参数作为分类器输入,用于识别4ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM和32QAM这些数字调制信号.此外,分类器采用了具有三个隐藏层的全连接深度神经网络结构.仿真结果表明,分别在加性高斯白噪声和莱斯衰落信道下,提出的方法与现有分类方法相比具有较好的性能改进,尤其是在具有较高多普勒频率时.
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