【摘 要】
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针对在非协作通信领域中正交振幅调制(QAM)与频移键控(PSK)信号类间以及QAM信号类内难以识别的问题,提出了一种基于时频域对数结合深度学习的调制方式自动识别算法。该算法无
【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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针对在非协作通信领域中正交振幅调制(QAM)与频移键控(PSK)信号类间以及QAM信号类内难以识别的问题,提出了一种基于时频域对数结合深度学习的调制方式自动识别算法。该算法无需任何先验信息,将接收到的调制信号经过时频域对数预处理,以经过预处理后的信号作为神经网络的输入,利用卷积神经网络(CNN)对QPSK和MQAM信号进行自动识别分类,实现了对QPSK,8QAM,16QAM,32QAM,64QAM和128QAM六种集内信号的自动识别。仿真结果表明,当信噪比达到4 dB时,集内每种信号的识别准确率均达到90
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