基于改进神经网络的自动调制识别研究

• 作者: 朱琦 陈美
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 弹性BP算法 特征提取 调制识别
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 764-770
• 页数: 7页
• 分类号: TN911
• 字数: 3916字
• 语种: 中文

摘要

自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一.选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合.为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器.仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0～20dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱琦	南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室	132	1278	16.0	31.0
5	陈美	南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室	1	11	1.0	1.0