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题名基于特征提取的人工智能调制格式识别算法研究现状
被引量:2
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作者
覃国津
迟楠
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机构
复旦大学信息科学与工程学院通信科学与工程系电磁波信息科学教育部重点实验室
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第9期218-227,共10页
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基金
国家自然科学基金杰青项目(61925104)
国家自然科学基金重点项目(62031011)
鹏城实验室项目(PCL2021A14)。
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文摘
随着信息领域不断发展,B5G/6G时代接踵而来,数字通信发展迈入更新、更快的阶段。为了适应更高速的通信、更多样的信道,不同的调制格式应运而生,被应用于不同环境。在不同时间、不同信道中改变调制格式,有利于最大化信道利用率。然而,发射端改变的调制格式对于接收机而言是未知的,这不利于不同通信子系统之间的连接,从而影响构建大型的空天地海一体化通信网络,自动调制格式识别算法将成为破局关键。由于人工智能算法在信号处理和基于特征的分类方面具有很大优势,因此基于特征提取的人工智能分类算法在调制格式识别领域拥有巨大的研究价值和实用价值。介绍了几种基于特征提取、人工智能分类的识别方法,并对其在通信领域的应用进行了分析、探讨和总结。
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关键词
调制格式识别
特征提取
人工智能
神经网络
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Keywords
modulation format recognition
feature extraction
artificial intelligence
neural network
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分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
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