10.11959/j.issn.1000-436x.2021142
基于一维CNN的多入多出OSTBC信号协作调制识别
为识别多入多出正交空时分组码(MIMO-OSTBC)系统所采用的调制样式,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的协作调制识别算法.首先,采用迫零盲均衡来提升不同调制信号间区分度,并选用天然无损的同相正交(I/Q)信号作为浅层特征;然后,设计并训练基于1D-CNN的识别模型,从浅层特征中提取深层特征;最后,采用投票决策和置信度决策融合策略,提升多天线接收端协作识别精度.实验结果表明,所提算法能有效识别{BPSK,4PSK,8PSK,16QAM,4PAM}5种调制方式,当信噪比大于或等于-2 dB时,识别精度可达100%.
调制识别;多入多出正交空时分组码;迫零盲均衡;一维卷积神经网络;决策融合
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TN911.7
国家自然科学基金资助项目No.61671095.No.61702065.No.61701067
2021-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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