基于神经网络的低压电力线载波通信信号调制识别研究

• 作者: 刘或让 孙洪亮 段大程 王毅 程昊 胡晓锐 郑可
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电力线载波通信 调制识别 特征参数 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TM933
• 字数: 3308字
• 语种: 中文

摘要

研究低压电力线载波通信信号调制识别技术对建立相关通信领域的规范化测试标准具有重要意义。通过采集电力线载波芯片发送的调制信号样值，经预处理后提取信号四类特征参数，并利用BP神经网络结合双特征参数阈值判决法对特征参数进行判决归类，从而实现调制类型的自动识别。仿真及实测数据结果表明，提出的特征参数集和基于双特征参数阈值判决的神经网络分类器能够有效识别低压电力线载波BFSK、BPSK和QPSK调制信号，在信噪比大于10dB的情况下，该方法的识别正确率可达95％以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王毅	国网重庆市电力公司电力科学研究院	17	83	5.0	9.0
5	郑可	国网重庆市电力公司电力科学研究院	19	56	4.0	7.0
6	孙洪亮	国网重庆市电力公司电力科学研究院	16	87	4.0	9.0
7	胡晓锐	国网重庆市电力公司电力科学研究院	7	45	3.0	6.0
8	段大程	国网重庆市电力公司电力科学研究院	1	8	1.0	1.0
12	程昊		1	8	1.0	1.0
13	刘或让		1	8	1.0	1.0