基于小波神经网络的数字信号调制方式识别

• 作者: 梁晔 石蕊 郝洁
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数字信号 调制方式 识别方法 神经网络 粒子群优化算法 分类器设计
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 382-388
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.02.32

摘要

针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、识别误差较大等问题,设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法.首先采集数字信号,并从信号中提取调制识别特征,作为数字信号调制方式分类依据;然后采用小波神经网络建立数字信号调制方式识别的分类器,并选择粒子群优化算法确定神经网络的参数,实现数字信号调制方式识别;最后在MATLAB 2016平台上实现数字信号调制方式识别的仿真测试.测试结果表明,即使数字信号的信噪比较低时,小波神经网络仍可获得较理想的数字信号调制方式识别结果,且数字信号调制方式识别率高于对比方法,从而提高了数字信号调制方式识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石蕊	兰州城市学院电子与信息工程学院	48	170	7.0	12.0
2	梁晔	兰州城市学院电子与信息工程学院	19	27	3.0	4.0
3	郝洁	西北民族大学电气工程学院	3	10	1.0	3.0