基于卷积神经网络的调制信号识别算法

摘要：

针对基于特征提取的调制信号识别算法准确性不高的问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)应用于调制信号识别,实现调制信号的空间和时序特征的自学习,避免了传统算法中特征选择和提取步骤,提高了识别准确率.调制信号样本为RaidoML2016.10 a国际标准数据集,实验结果表明,CNN的识别准确率优于传统的调制信号识别算法.

关键词：调制信号识别;卷积神经网络;识别准确率

所属期刊栏目：40

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金项目61673222;61371131

在线出版日期：2021-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-31,41