基于神经网络的复杂信号样式调制识别技术

摘要：

针对目前多种信号样式及低信噪比下信号识别率低的问题,提出一种基于BP神经网络的复杂信号识别技术.通过分析并提取具有高区分度的信号特征,设计三层BP神经网络,重点研究多种、复杂通信调制信号的识别性能,实现基于BP神经网络的识别算法.仿真验证表明,该算法对信号的适应性较高,对17种复杂信号在5 dB信噪比时达到80％以上的正确识别概率,在7 dB时达到95％以上的正确识别概率.

关键词：调制识别、神经网络、深度学习、信号特征

所属期刊栏目：35

分类号：TN971.1

在线出版日期：2020-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21