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基于小波阈值去噪与时频图像检测的信号调制识别技术
被引量:
4
1
作者
孙思燕
张伟雄
+2 位作者
唐娉
郑柯
张正
《无线电工程》
2024年第1期78-88,共11页
随着通信环境的日益复杂化,信号调制识别变得越来越重要。针对低信噪比下数字信号调制识别困难的问题,提出一种基于小波阈值去噪与时频图像检测的调制识别方法。该方法将接收到的实信号转换成解析信号,通过小波阈值法对解析信号进行去...
随着通信环境的日益复杂化,信号调制识别变得越来越重要。针对低信噪比下数字信号调制识别困难的问题,提出一种基于小波阈值去噪与时频图像检测的调制识别方法。该方法将接收到的实信号转换成解析信号,通过小波阈值法对解析信号进行去噪处理。引入时频重排技术将去噪后的一维信号转换成二维时频图像,通过双线性插值缩放图像,得到适应网络输入大小的时频图。将时频图输入VGG网络中训练识别。实验结果显示,提出的调制识别方法对于低信噪比下的调制识别问题表现优异。
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关键词
数字信号调制识别
时频分析
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于小波阈值去噪与时频图像检测的信号调制识别技术
被引量:
4
1
作者
孙思燕
张伟雄
唐娉
郑柯
张正
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
出处
《无线电工程》
2024年第1期78-88,共11页
基金
国家自然科学基金(42192584)。
文摘
随着通信环境的日益复杂化,信号调制识别变得越来越重要。针对低信噪比下数字信号调制识别困难的问题,提出一种基于小波阈值去噪与时频图像检测的调制识别方法。该方法将接收到的实信号转换成解析信号,通过小波阈值法对解析信号进行去噪处理。引入时频重排技术将去噪后的一维信号转换成二维时频图像,通过双线性插值缩放图像,得到适应网络输入大小的时频图。将时频图输入VGG网络中训练识别。实验结果显示,提出的调制识别方法对于低信噪比下的调制识别问题表现优异。
关键词
数字信号调制识别
时频分析
卷积神经网络
Keywords
digital signal modulation recognition
time-frequency analysis
convolutional neural network
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波阈值去噪与时频图像检测的信号调制识别技术
孙思燕
张伟雄
唐娉
郑柯
张正
《无线电工程》
2024
4
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