基于机器学习的通信信号调制识别研究综述

• 作者: 郭蕴欣 马宏
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 调制识别 基于统计模式 机器学习 神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 数据采集及信息处理
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: TN76|TN911.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802322

摘要

随着电磁环境的日益复杂,信号的调制方式也呈现多样化,调制方式识别在实现信号处理中有着重要的作用,同时通信信号的调制方式识别无论在军用还是民用的无线通信中都有着广泛的应用.针对通信信号的调制识别方法进行研究,对应用传统机器学习模型的基于决策论的调制识别方法,基于神经网络的调制识别方法和基于深度学习的调制识别方法进行了介绍,对比浅层机器学习和深度学习下的方法,提出了基于机器学习方法存在的问题和调制识别研究领域进一步的研究方向.