联合深度学习和专家先验特征的信号调制识别

章昕亮; 李天昀; 龚佩; 刘人玮; 李恺

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联合深度学习和专家先验特征的信号调制识别

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自动调制识别在智能信号分析中起着关键作用,目前研究方法主要有专家先验特征和深度学习。这两者存在各自的优劣势,但难以有效结合实现优势互补,因此提出一种联合深度学习和专家先验特征的信号调制识别算法,提高复杂信道干扰下多种调制类别信号的识别准确率。将设计的神经网络代替决策树的分类判决门限,并结合输入的专家先验特征实现分层分类。实验表明,该算法性能要优于现有方法,在多径衰落信道下也可以取得较高的识别准确率。

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来源
《信息工程大学学报》 |2023年第2期|129-134|共6页
作者
章昕亮; 李天昀; 龚佩; 刘人玮; 李恺;
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作者单位

信息工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
自动调制识别; 专家先验特征; 深度学习; 多径衰落;

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