基于深度学习的MPSK信号调制识别

刘明骞; 郑诗斐; 李兵兵

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基于深度学习的MPSK信号调制识别

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cqvip:为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。

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来源
《国防科技大学学报》 |2019年第5期|153-158|共6页
作者
刘明骞; 郑诗斐; 李兵兵;
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作者单位

西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071;

西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心陕西西安710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 PN911.7;
关键词
调制识别; 循环谱; 深度学习; 卷积神经网络;

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