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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.
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文献信息
篇名 基于改进神经网络的自动调制识别研究
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
研究方向 页码范围 764-770
页数 7页 分类号 TN911
字数 3916字 语种 中文
DOI
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
弹性BP算法
特征提取
调制识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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