基于高阶累积特征的二阶调制识别模型

摘要：

自动调制识别作为确保通信安全的关键技术之一,有着重要的军用和民用价值.针对低信噪比情况下,综合识别率较低的问题,提出一种基于高阶累积特征,结合稀疏自编码器与特征阈值判决的二阶调制识别模型.零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值等于0,因此引入高阶累积量作特征,可使系统免受高斯白噪声的影响.高阶累积量组合得到高阶累积特征,充分利用其所携带的信息.稀疏自编码器作为分类器有利于微弱特征的表征.增加高阶累积特征阈值判决提高了MFSK与MQAM信号的类内识别率.对2ASK、4ASK、2FSK和2PSK等十类调制信号的仿真结果表明,所提算法综合识别效果较对比算法更好,且算法复杂度较低,为高阶累积量与深度学习在调制识别上的结合应用提供了新思路.

关键词：自动调制识别;低信噪比;高阶累积特征;稀疏自编码器;特征阈值判决

所属期刊栏目：38

分类号：TN802(无线电设备、电信设备)

资助基金：四川省重点研发计划项目;国家自然科学基金;企合作项目;企合作项目

在线出版日期：2022-01-17（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：454-459,464