【摘 要】
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自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio,Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(whi
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,德州农工大学工程学院,国家电网合肥供电公司
【基金项目】
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国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”(2016YFF0102200),国家自然科学基金(61102035,51577046,51607004),国家自然科学基金重点项目(51637004),中国博士后特别项目(2015T80651),中国博士后面上项目(2014M5517)资助课题.
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自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio,Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信号分析过程中,引入高阶累积量,可使系统免受WGN的影响。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,可有效解决调制方式受限及Low-SNR情况下的识别率下降问题。实验结果表明,所提方法在高斯信道环境下的分类精度比现有方法要高,在
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