基于混合受限波尔兹曼机的调制样式识别

• 作者: 杨安锋 赵知劲 陈颖
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 调制识别 高阶累积量 混合受限波尔兹曼机 神经网络 格雷码
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TN713
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2017.06.005

摘要

为了识别7种常用信号数字调制方式,详细推导了16APSK和32APSK信号的高阶矩通用计算公式,利用2个特征参数,采用混合受限玻尔兹曼机HRBM神经网络实现了数字调制样式识别.仿真结果表明:在测试信号信噪比为5 dB时,所有信号识别率可达98.6%以上.相比已有算法,基于混合受限玻尔兹曼机调制样式识别算法只需要2个特征参数时能识别7种信号,达到90.0%以上识别率时所需信号信噪比较低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵知劲	杭州电子科技大学通信工程学院	200	1531	19.0	29.0
2	陈颖	杭州电子科技大学通信工程学院	32	144	7.0	11.0
3	杨安锋	杭州电子科技大学通信工程学院	3	16	2.0	3.0