【摘 要】
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针对非协作条件下信号调制识别对信号的先验信息要求较高,且人工选取特征复杂等问题,文章提出一种基于AlexNet卷积神经网络的5G信号调制方式识别算法。针对π/2-BPSK、QPSK、
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,金陵科技学院电子信息工程学院
【基金项目】
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江苏省基础研究计划(自然科学基金)(NO.BK20161104),金陵科技学院高层次人才引进项目(jit-b-201630,jit-b-201724),江苏省第十二批次六大人才高峰项目(DEXX022)
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针对非协作条件下信号调制识别对信号的先验信息要求较高,且人工选取特征复杂等问题,文章提出一种基于AlexNet卷积神经网络的5G信号调制方式识别算法。针对π/2-BPSK、QPSK、16QAM、64QAM、256QAM这5种常用5G信号(3GPP R15协议建议),选择其星座图作为AlexNet网络的输入特征,构建识别分类算法。仿真结果表明,该算法在15dB信噪比下对5种常用5G信号的平均识别正确率达90%,相较于已有基于信号散布图特征的识别算法,其性能更优。
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