基于神经网络实现多种数字信号调制方式的自动识别

• 作者: 孙尧 常城
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 调制信号识别 正交最小二乘法(OLS) RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 页码范围: 651-655
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2003.06.014

摘要

A.K.Nandi与E.E.Azzouz提出基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行,适合在线分析的优点.本文在该方法的基础上,针对该方法的数字信号调制样式识别进行深入仿真实现,并提出了基于该方法利用正交最小二乘法(OLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式自动识别的方法,最后对计算进行了改进,提高了该方法的识别能力,对SNR为8～20dB的信号识别得到了较好的结果.本文识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM七种信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙尧	哈尔滨工程大学自动化学院	108	914	16.0	23.0
2	常城	哈尔滨工程大学自动化学院	7	36	3.0	6.0