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基于改进神经网络的自动调制识别研究
引用本文:陈美,朱琦.基于改进神经网络的自动调制识别研究[J].重庆邮电学院学报(自然科学版),2009(6).
作者姓名:陈美  朱琦
作者单位:南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室;东南大学移动通信国家重点实验室;
基金项目:国家重点基础研究发展计划资助(2007CB310607); 国家自然科学基金(60772062); 东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助课题(N200813)
摘    要:自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一。选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合。为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器。仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0~20 dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率。

关 键 词:神经网络  弹性BP算法  特征提取  调制识别  

Research on automatic modulation recognition based on improved neural network
CHEN Mei,ZHU Qi.Research on automatic modulation recognition based on improved neural network[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Sciences Edition),2009(6).
Authors:CHEN Mei  ZHU Qi
Institution:CHEN Mei1,ZHU Qi1,2(1.Jiangsu Key Laboratory of Wireless Communications,Nanjing University of Posts , Telecommunications,Nanjing 210003,P.R.China,2.National Mobile Communications Research Laboratory,Southeast University,Nanjing 210096,P.R.China)
Abstract:Automatic modulation recognition technology has been one of the key methods to ensure licit communications,which can exclude nonlicet communication users and their interference.In this paper,a new feature set of statistical feature parameters was extracted from the time domain for five modulations: MFSK,MASK,BPSK,QPSK,and OFDM.In order to conquer the disadvantages of standard back propagation(BP) algorithm,such as the low speed of convergence and the problem of local minimum points,the improved REsilient ba...
Keywords:neural network  resilient BP algorithm  feature extraction  modulation recognition  
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