| 基于深度学习的MPSK信号调制识别 |
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| 引用本文： | 刘明骞,郑诗斐,李兵兵.基于深度学习的MPSK信号调制识别[J].国防科技大学学报,2019,41(5):153-158. |
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| 作者姓名： | 刘明骞 郑诗斐 李兵兵 |
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| 作者单位： | 1.西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室， 陕西 西安710071；2.西安电子科技大学 信息感知技术协同创新中心， 陕西 西安 710071,1.西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室， 陕西 西安710071；2.西安电子科技大学 信息感知技术协同创新中心， 陕西 西安 710071,1.西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室， 陕西 西安710071；2.西安电子科技大学 信息感知技术协同创新中心， 陕西 西安 710071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61501348，61271299）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（JB180106）；中国博士后科学基金资助项目（2017M611912）；江苏省博士后科研资助计划（1701059B）；陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2016JQ6039）；高等学校学科创新引智计划资助项目（B08038） |
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| 摘 要： | 为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。
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| 关 键 词： | 调制识别 循环谱 深度学习 卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2018/5/8 0:00:00 |
Modulation recognition of MPSK signals based on deep learning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | modulation recognition cyclic spectrum deep learning convolution neural network |
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