10.3969/j.issn.1001-1390.2016.11.009
基于神经网络的低压电力线载波通信信号调制识别研究
研究低压电力线载波通信信号调制识别技术对建立相关通信领域的规范化测试标准具有重要意义。通过采集电力线载波芯片发送的调制信号样值,经预处理后提取信号四类特征参数,并利用BP神经网络结合双特征参数阈值判决法对特征参数进行判决归类,从而实现调制类型的自动识别。仿真及实测数据结果表明,提出的特征参数集和基于双特征参数阈值判决的神经网络分类器能够有效识别低压电力线载波BFSK、BPSK和QPSK调制信号,在信噪比大于10dB的情况下,该方法的识别正确率可达95%以上。
电力线载波通信、调制识别、特征参数、BP神经网络
53
TM933
中国博士后科学基金资助项目2013M530394;国家自然科学基金资助项目61201206;重庆市自然科学基金cstc2012jjA40045;重庆市教委科学技术研究项目KJ120531
2016-07-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
51-55