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: | 2018-05-08 |
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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