【摘 要】
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针对盲解调工作中调制识别部分在低信噪比下识别率不高的问题,利用高阶累积量与BP神经网络的方法进行低信噪比下的调制识别,该方法利用3个高阶累积量C 40、C 42、C 21构造出
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针对盲解调工作中调制识别部分在低信噪比下识别率不高的问题,利用高阶累积量与BP神经网络的方法进行低信噪比下的调制识别,该方法利用3个高阶累积量C 40、C 42、C 21构造出两个新的特征参数T 1、T 2作为BP神经网络的输入特征,对5种数字调制信号(BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM)在7种信噪比(-10dB、-5dB、0dB、5dB、10dB、15dB、20dB)下进行调制识别。通过MATLAB仿真实验表明,该方法在信噪比大于5dB时,识别率高于98%,由此证明该方法的有效性和稳健
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