基于小波神经网络的调制信号识别方法

• 作者: 姜茜 朱国魂 覃举存
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 调制信号识别 特征提取 RBF 阵列网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 122-124
• 分类号: TP301
• 字数: 2129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2012.02.009

摘要

为了克服神经网络识别类别较多时构建网络复杂、训练速度低的缺点,提出了一种小波变换和阵列式RBF网络结合的方法实现无线通信信号调制类别检测.利用小波变换对常用3种模拟信号和6种数字信号进行多层分解和特征提取,然后利用特征参数通过阵列式RBF网络进行信号调制类别检测.仿真结果表明,小波分析和阵列式神经网络相结合的设计,使无线通信信号调制类型的检测系统在信噪比为-10 dB达到平均辨识率90％以上的性能,同时提高了多类别情况下的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱国魂	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	24	64	4.0	6.0
2	覃举存	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	2	7	2.0	2.0
3	姜茜	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	3	16	2.0	3.0