【摘 要】
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随着通信环境的日益复杂,信号的调制分类在各种领域中变得越来越重要.在低信噪比下,能准确地识别出信号的调制类型具有极大的挑战.针对这一问题,提出了一种基于多输入网络的
【机 构】
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四川大学 电子信息学院, 四川 成都 610065
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随着通信环境的日益复杂,信号的调制分类在各种领域中变得越来越重要.在低信噪比下,能准确地识别出信号的调制类型具有极大的挑战.针对这一问题,提出了一种基于多输入网络的调制识别算法,利用信号的熵值特征、 高阶累积量和预处理后的IQ数据作为网络的输入,在网络内部对不同输入数据提取到的特征进行融合,实现了在低信噪比下有效地识别2FSK,4FSK,BPSK,QPSK,8PSK,8QAM,16QAM,32QAM,64QAM这9类数字通信信号.实验结果表明,当信噪比为0 dB时,整个集合的平均识别率能达到93％.
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