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基于机器学习的调制格式识别算法研究
被引量:
1
1
作者
靳瑞哲
迟楠
《光通信研究》
2022年第6期9-15,57,共8页
为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点。通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求。面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可...
为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点。通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求。面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可以为后续使用数字算法提升性能提供基础。机器学习因其在特征提取和分类能力上较传统方法具有明显优势,因此将机器学习技术应用于调制格式识别领域成为当下热点。文章介绍了几种应用于基于特征提取分类方案的机器学习方法,并对其应用做出了分析、比较与总结。
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关键词
机器学习
特征提取
调制格式识别
深度学习
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职称材料
题名
基于机器学习的调制格式识别算法研究
被引量:
1
1
作者
靳瑞哲
迟楠
机构
复旦大学通信科学与工程系
鹏城实验室
出处
《光通信研究》
2022年第6期9-15,57,共8页
基金
国家自然科学基金杰青资助项目(61925104)
国家自然科学基金重点资助项目(62031011)
鹏城实验室资助项目(PCL2021A14)。
文摘
为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点。通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求。面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可以为后续使用数字算法提升性能提供基础。机器学习因其在特征提取和分类能力上较传统方法具有明显优势,因此将机器学习技术应用于调制格式识别领域成为当下热点。文章介绍了几种应用于基于特征提取分类方案的机器学习方法,并对其应用做出了分析、比较与总结。
关键词
机器学习
特征提取
调制格式识别
深度学习
Keywords
machine learning
feature extraction
modulation format recognition
deep learning
分类号
TN929 [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
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被引量
操作
1
基于机器学习的调制格式识别算法研究
靳瑞哲
迟楠
《光通信研究》
2022
1
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