【摘 要】
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针对传统同频混合信号单通道盲解调算法中存在的复杂度高,收敛速度慢,解调性能不稳定等问题,提出一种利用神经网络的同频混合信号单通道盲解调算法。通过重构包含不同比特序
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1736107)
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针对传统同频混合信号单通道盲解调算法中存在的复杂度高,收敛速度慢,解调性能不稳定等问题,提出一种利用神经网络的同频混合信号单通道盲解调算法。通过重构包含不同比特序列的训练样本集(3个符号长度的时域信号),截取每个样本在不同相邻符号拖尾影响下的时频谱图,提取能表征谱图特征的48个特征参数作为神经网络的训练输入,样本中的两路比特序列为对应的训练输出,反复学习训练完成对网络解调模型的构造。接收端按3个符号长度分段提取接收信号时频谱图的特征参数,依次输入到训练好的网络完成解调;研究神经网络结构、信号过采样倍数、幅
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