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基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别
被引量:
2
1
作者
罗群平
赵民建
+1 位作者
赵明敏
苏智臻
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1987-1994,共8页
针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题,提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理,恢复出较理想的基带信号,将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征....
针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题,提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理,恢复出较理想的基带信号,将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征.利用深度学习(DL)将调制识别转换成图像的分类问题,将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络,开展分层学习和特征融合训练,完成对目标调制方式的识别.仿真实验表明,基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果,当信噪比(SNR)高于2 dB时,对MPSK(调制的阶数为2、4、8)、MQAM(调制的阶数为16、64)、MAPSK(调制的阶数为16、32)这7类调制的识别率可以达到95.14%.
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关键词
调制识别
星座图
矢量轨迹图
融合训练
残差网络
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职称材料
题名
基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别
被引量:
2
1
作者
罗群平
赵民建
赵明敏
苏智臻
机构
浙江大学信息与电子工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1987-1994,共8页
基金
国防基础科研计划资助项目(JCKY2020210B021)。
文摘
针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题,提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理,恢复出较理想的基带信号,将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征.利用深度学习(DL)将调制识别转换成图像的分类问题,将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络,开展分层学习和特征融合训练,完成对目标调制方式的识别.仿真实验表明,基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果,当信噪比(SNR)高于2 dB时,对MPSK(调制的阶数为2、4、8)、MQAM(调制的阶数为16、64)、MAPSK(调制的阶数为16、32)这7类调制的识别率可以达到95.14%.
关键词
调制识别
星座图
矢量轨迹图
融合训练
残差网络
Keywords
modulation recognition
constellation diagram
vector trajectory diagram
fusion training
residual network
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别
罗群平
赵民建
赵明敏
苏智臻
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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