双谱特征和深度学习在信号调制识别中的应用

• 作者: 李楠
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 信号调制识别 双谱特征 深度神经网络 信噪比
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 81-84,88
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2019.05.019

摘要

辐射源信号调制样式的多样化为准确识别辐射源带来了困难,双谱对角切片特征能明显反映辐射源信号特性,深度神经网络学习则能处理信号样本大数据,将双谱特征和深度神经网络学习用于信号调制识别中,能提取辐射源信号本质特征,同时也能提高辐射源调制信号的正确识别率.仿真实验结果表明,相比于其它识别算法,双谱特征能更好地反映信号特性,深度学习模型有更高的信号识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李楠	西京学院信息工程学院	12	4	1.0	1.0