基于小波神经网络的数字信号调制方式识别

摘要：

针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、识别误差较大等问题,设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法.首先采集数字信号,并从信号中提取调制识别特征,作为数字信号调制方式分类依据;然后采用小波神经网络建立数字信号调制方式识别的分类器,并选择粒子群优化算法确定神经网络的参数,实现数字信号调制方式识别;最后在MATLAB 2016平台上实现数字信号调制方式识别的仿真测试.测试结果表明,即使数字信号的信噪比较低时,小波神经网络仍可获得较理想的数字信号调制方式识别结果,且数字信号调制方式识别率高于对比方法,从而提高了数字信号调制方式识别性能.

关键词：数字信号、调制方式、识别方法、神经网络、粒子群优化算法、分类器设计

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省科技攻关项目242102310128

在线出版日期：2018-05-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：382-388