基于高阶累积量和BP神经网络的数字调制识别
陈震峰
吴明
孙卫华
中国船舶集团有限公司第七二二研究所 武汉 430205
摘要：针对非合作通信下低信噪比数字调制识别率低的问题,论文提出了一种基于高阶累积量和BP神经网络的调制识别方法.此方法借助二、四、六、八阶累积量构造出T1、T2两种特征值,这两种特征值可以在较低的信噪比下有效地识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK六种数字调制信号.经过Matlab仿真实验可以得出,当信噪比大于等于-3dB时,六种信号的识别率都可达到100%.
关键词：调制识别高阶累积量神经网络
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 60-62 )
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