基于深度学习的通信信号调制识别算法

李唱白; 杨杰; 黄知涛; 王翔

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基于深度学习的通信信号调制识别算法

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随着通信技术的发展,信号体制、调制方式日趋复杂,例如CPM、OFDM等,这给调制识别技术带来了巨大挑战.近年来,深度学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力,被广泛应用到模式识别领域中.为了实现复杂调制方式的识别,文章将深度学习技术引入到调制识别领域,并提出一种基于改进的CLDNN模型的调制识别算法.CLDNN模型已被成功应用到语音识别领域,其表现出了强大的特征提取和分类能力.该方法在原有CLDNN模型的基础上,针对调制识别问题的特点,对CLDNN进行了改进.而且该方法不依赖于载波同步、码元同步等预处理.实验结果表明,该方法可同时识别12种信号调制方式和信号体制,信噪比在3dB以上时,整体识别准确率达到90％以上,并且可以较好地识别复杂调制方式和信号体制.

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来源
《空间电子技术》 |2019年第1期|49-5474|共7页
作者
李唱白; 杨杰; 黄知涛; 王翔;
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作者单位

中国人民解放军31082部队;

北京100097;

中国人民解放军国防科技大学电子科学学院;

长沙410073;

中国人民解放军国防科技大学电子科学学院;

长沙410073;

中国人民解放军国防科技大学电子科学学院;

长沙410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人造卫星;
关键词
非合作通信; 调制识别; 深度学习; 特征提取;

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