基于卷积神经网络的调制识别新方法

• 作者: 张君毅 王鹏 赵国庆
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 调试识别 卷积神经网络 深度学习 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息系统与网络
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: TN971
• 字数: 3320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2019.06.001

摘要

针对通信信号调制方式识别问题,提出了一种基于卷积神经网络的通信信号调制方式识别新方法,利用深度卷积网络实现了通信信号特征的自学习,避免了传统算法中特征提取与选择问题,并设计了基于自学习特征的分类器,实现了通信信号调制方式的识别.仿真结果表明,利用卷积神经网络实现通信信号调制方式的识别是可行、 有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	中国电子科技集团公司第五十四研究所	63	96	4.0	6.0
5	赵国庆	西安电子科技大学电子工程学院	130	1497	21.0	32.0
6	张君毅	中国电子科技集团公司第五十四研究所	9	10	2.0	3.0