基于循环神经网络的卫星幅相信号调制识别与解调算法

• 作者: 彭华 李天昀 李广 查雄 秦鑫
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 调制识别 信号解调 特征提取 循环神经网络 智能化处理
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 2443-2448
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.11.029

摘要

针对卫星通信中常用的幅相调制信号,提出了一种基于循环神经网络的信号识别与解调模型.通过循环神经单元直接对信号时序进行深层特征提取,结合全连接神经网络对特征进行维度映射,最终完成目标信号的调制识别与解调.该方法不需要预估目标信号载噪比,克服了人为确定阈值的缺陷,对信号频偏误差、定时误差容忍能力强;且在开发维护和更新拓展方面,克服了传统算法需重新部署判决规则的缺点,符合实际工程需求.仿真实验表明,当网络训练达到稳态时,在信噪比为6dB的条件下,目标信号识别率接近98％,解调误码率接近理论门限.本文所建立的理论形式为当今智能化信号处理提供了新思路,其思想同样可应用于其他通信信号处理领域.

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		9	68	3.0	8.0
2	李广		13	11	2.0	3.0
3	秦鑫		7	42	2.0	6.0
4	查雄		3	1	1.0	1.0
5	李天昀		4	3	1.0	1.0