神经网络在调制识别的应用

• 作者: 张珏亚
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络分 类调制识别 特征提取 小波变换
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 59-61
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2005.01.021

摘要

通信信号的识别在军事对抗和频谱监控中有着十分重要的意义.目前已有的调制识别方法大体可以分为两类:基于特征提取的模式识别方法和最大似然判决方法.小波分析具有良好的局部显微特性、分形能够很好地刻画自相似性,将它们用于通信信号的特征提取有独特的优势.神经网络有着良好自学习、容错性和推广能力,适合用于调制样式识别的分类器.将小波分析、分形等特征提取算法与神经网络分类器进行结合,进行调制样式识别已经受到广泛关注.对这些方法进行了较为全面的阐述并分析了其性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张珏亚		1	2	1.0	1.0