首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部专业
非线性科学
系统科学
学报及综合类
自然科学丛书、文集、连续性出版物
自然科学教育与普及
自然科学理论与方法论
自然科学现状及发展
自然科学研究方法
按
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目英文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
检索
基于深度神经网络的数字信号调制类型自动识别方法
引用本文:
丁锡龙,金乾坤.基于深度神经网络的数字信号调制类型自动识别方法[J].湘潭大学自然科学学报,2017(3):70-74.
作者姓名:
丁锡龙
金乾坤
摘 要:
针对在莱斯衰落信道下传统神经网络数字信号调制识别准确率会有所降低的问题,提出了一种基于深度神经网络技术的数字信号调制类型自动识别方法.该方法从接收信号样本中提取了多组特征参数作为分类器输入,用于识别4ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM和32QAM这些数字调制信号.此外,分类器采用了具有三个隐藏层的全连接深度神经网络结构.仿真结果表明,分别在加性高斯白噪声和莱斯衰落信道下,提出的方法与现有分类方法相比具有较好的性能改进,尤其是在具有较高多普勒频率时.
关 键 词:
调制方式识别
深度神经网络
高斯白噪声
衰落信道
多普勒频移
本文献已被
CNKI
等数据库收录!
点击此处可从《湘潭大学自然科学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《湘潭大学自然科学学报》下载
免费
的PDF全文
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号