基于神经网络的水下通信信号的检测与分类

• 作者: 张铁军 郑飞洋
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 水下数字通信 对称α稳态分布 奇异谱分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 字数: 3217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2019.02.008

摘要

针对典型的水下数字通信信号检测与调制识别问题,本文提出了基于特征提取的神经网络算法.通过对接收信号进行离散傅里叶变换与奇异谱分析,及利用提取的特征训练分类模型,成功实现了对M FSK,MPSK与对称α稳态分布三种情况的正确分类.最后,本文仿真了具有随机多径参数的水声信道,结果显示模型仍具有良好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铁军	中国科学院声学研究所水下航行器信息技术重点实验室	52	240	9.0	12.0
2	郑飞洋	中国科学院声学研究所水下航行器信息技术重点实验室	1	0	0.0	0.0