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基于循環(huán)累積量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制識別算法

發(fā)布時間:2021-08-12 03:14
  利用通信信號的循環(huán)平穩(wěn)特性,提出一種基于循環(huán)累積量特征的調(diào)制識別算法,并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能分類器進(jìn)行識別判決。該算法不需要人為設(shè)置判決門限,預(yù)處理要求較低,實現(xiàn)了對BPSK、QPSK、8PSK、8QAM和16QAM通信信號的識別分類。理論分析和仿真實驗結(jié)果都證實了該分類算法的可行性和有效性,且在低信噪比下具有較好的魯棒性。 

【文章來源】:計算機應(yīng)用研究. 2020,37(S1)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:3 頁

【部分圖文】:

基于循環(huán)累積量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制識別算法


識別混淆矩陣(下轉(zhuǎn)第278頁)


本文編號:3337468

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