【摘 要】
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随着信号采集设备的带宽越来越宽,大量感兴趣或者不感兴趣信号被捕捉,多信号的盲识别问题是一个难题,更是一个亟需解决的问题。传统的识别大都基于功率、频谱或相位等诸多先
【机 构】
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海军装备部项目管理中心,中国西南电子技术研究所
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随着信号采集设备的带宽越来越宽,大量感兴趣或者不感兴趣信号被捕捉,多信号的盲识别问题是一个难题,更是一个亟需解决的问题。传统的识别大都基于功率、频谱或相位等诸多先验知识进行模板匹配,但在全盲条件下对多信号进行自适应识别是一个更加复杂的问题。为此,提出了一种基于通用软件无线电外设(Universal Software Radio Peripheral,USRP)、片上射频网络(RF Network on Chips,RFNOC)和Keras的自适应信号盲识别算法。首先构造基于深度学习的神经网络,然后使用初始
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