基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法

• 作者: 张雪静 杨扬 褚国星 谭晓衡
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 调制识别 高阶累积量 小波变换 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 通信与网络
• 页码范围: 171-177
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.3
• 字数: 5253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.01.25

摘要

针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法.该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别.仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2 dB时,识别率仍可达到98％以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭晓衡	重庆大学生物感知与智能信息处理重庆市重点实验室	66	462	12.0	17.0
5	张雪静	重庆大学通信工程学院	3	34	2.0	3.0
6	褚国星	重庆大学通信工程学院	1	31	1.0	1.0
7	杨扬		1	31	1.0	1.0