【摘 要】
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自动调制识别技术,可在接收信号在样式未知、内容未知的前提条件下,自动对其调制方式进行估计.提出一种基于深度学习的调制识别方法,该方法通过波形优化的方法迭代更新滤波器
【机 构】
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江西科技学院信息工程学院 南昌330098;江西应用科技学院实训中心 南昌330100
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自动调制识别技术,可在接收信号在样式未知、内容未知的前提条件下,自动对其调制方式进行估计.提出一种基于深度学习的调制识别方法,该方法通过波形优化的方法迭代更新滤波器参数,对接收信号样本进行滤波,再通过深度识别网络进行识别.该方法在处理流程中存在识别结果对滤波器参数的反馈回路,能够减轻信道对调制识别结果的不利影响.通过开源数据集进行验证,证明了该方法相比于几种利用经典深度学习网络的方法,识别率均有所提高.特别是相比于传统的CNN方法,识别率提高了约7％.
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