利用神经网络的同频混合信号单通道盲解调算法

• 作者: 彭华 樊军辉 郭一鸣 魏驰
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 单通道盲解调 神经网络 时频谱图 PSP算法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息处理与技术
• 页码范围: 679-684
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.06.008

摘要

针对传统同频混合信号单通道盲解调算法中存在的复杂度高,收敛速度慢,解调性能不稳定等问题,提出一种利用神经网络的同频混合信号单通道盲解调算法.通过重构包含不同比特序列的训练样本集(3个符号长度的时域信号),截取每个样本在不同相邻符号拖尾影响下的时频谱图,提取能表征谱图特征的48个特征参数作为神经网络的训练输入,样本中的两路比特序列为对应的训练输出,反复学习训练完成对网络解调模型的构造.接收端按3个符号长度分段提取接收信号时频谱图的特征参数,依次输入到训练好的网络完成解调;研究神经网络结构、信号过采样倍数、幅度比等对盲解调效果的影响,并优化最佳的神经网络解调系统.仿真实验表明,针对与训练样本相同信道参数的接收信号,经过分段处理后利用神经网络进行解调,较传统算法拥有更低的复杂度,且解调准确性接近于符号串扰长度为5个符号的PSP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭华		80	254	9.0	13.0
2	樊军辉		4	0	0.0	0.0
3	魏驰		4	0	0.0	0.0
4	郭一鸣		4	1	1.0	1.0