【摘 要】
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针对混合信号单通道识别,传统方法主要通过提取特征进行分类和识别,其性能受特征提取和选择的限制。不同的调制信号其时域几乎包含了信号的所有信息,传统方法却无法直接处理
【机 构】
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四川大学电子信息学院,电子信息工程（西南民族大学）国家民委重点实验室
【基金项目】
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电子信息工程(西南民族大学)国家民委重点实验室基金资助项目(EI9001)
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针对混合信号单通道识别,传统方法主要通过提取特征进行分类和识别,其性能受特征提取和选择的限制。不同的调制信号其时域几乎包含了信号的所有信息,传统方法却无法直接处理时域数据。提出了基于残差神经网络的通信混合信号识别算法,直接对时域混合信号进行识别,不需要人工定义识别特征,可实现识别特征的自动提取,在信噪比4 dB以上,码元速率、频偏和相偏在一定范围内随机的情况下,能对2FSK+4FSK,BPSK+2FSK,BPSK+4FSK,BPSK+BPSK,BPSK+QPSK,QPSK+2FSK,QPSK+4FSK,Q
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