針對在非協(xié)作通信領(lǐng)域中正交振幅調(diào)制（QAM）與頻移鍵控（PSK）信號類間以及QAM信號類內(nèi)難以識別的問題,提出了一種基于時頻域?qū)?shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的調(diào)制方式自動識別算法。該算法無需任何先驗信息,將接收到的調(diào)制信號經(jīng)過時頻域?qū)?shù)預(yù)處理,以經(jīng)過預(yù)處理后的信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對QPSK和MQAM信號進行自動識別分類,實現(xiàn)了對QPSK,8QAM,16QAM,32QAM,64QAM和128QAM六種集內(nèi)信號的自動識別。仿真結(jié)果表明,當(dāng)信噪比達到4 dB時,集內(nèi)每種信號的識別準(zhǔn)確率均達到90%以上。通過實測信號驗證了算法的有效性。 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 信號模型
2 信號預(yù)處理
3 基于CNN的調(diào)制方式識別算法
4 算法仿真以及性能分析
    4.1 仿真數(shù)據(jù)集
    4.2 仿真結(jié)果
    4.3 實測信號驗證
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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