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基于瞬时特征参数的调制识别方法

刘生 于万里 王勤民

中原工学院 河南工程学院

针对调制识别算法设计复杂度高，低信噪比条件下识别率低的问题，提出一种瞬时特征参数与神经网络分类器相结合的调制识别方法。该方法利用瞬时幅度、瞬时频率与瞬时相位3个参数作为神经网络分类器的输入，能有效识别二/四进制振幅键控、二/四进制频移键控、二/四进制相移键控信号调制类型。仿真结果表明，在信噪比为5 dB时信号的平均识别率达到94.67%。该方法不仅识别性能优于决策树，且设计简单，复杂度远低于深度神经网络，便于工程应用。
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【栏　目】 信息处理与传输
【分　类】 工程技术
【关键词】 调制识别 瞬时特征 神经网络 决策树
【出　处】 《通信技术》2022年05期 第559-564页 （共6页）
【基　金】 国家自然科学基金项目（61874072） 河南省教育厅重点项目（18A510022）~~

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通信技术（2022年05期）

导出/参考文献
[1]刘生，于万里，王勤民. 基于瞬时特征参数的调制识别方法[J]. 通信技术 . 2022(05): 559-564.

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