一种欠完备自编码器调制识别技术

• 作者: 张培钺 徐湛 职如昕 赵弋洋 陈晋辉
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 调制识别 神经网络 欠完备自编码器 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 567-571
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 2934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.05.013

摘要

基于信号特征进行模式识别的调制识别方法需要先计算信号的高阶特征、高阶累积量再进行模式识别,整体设计复杂,特征不易计算.机器学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力,被广泛应用到模式识别领域中.针对调制识别问题,提出了一种基于欠完备自编码器的调制识别技术,使用欠完备自编码器进行调制信号的特征自动提取,再使用神经网络分类器进行分类识别.整体模型更为简洁,运算复杂度较低,有利于部署在硬件上进行实时识别.对常见的BPSK、QPSK、2 ASK、2 FSK、16 QAM数字调制方式进行的识别实验表明,算法在信噪比10 dB时平均识别率高于0.97,并且在信噪比为0 dB时仍然有0.92以上的平均识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐湛	北京信息科技大学信息与通信工程学院	25	38	3.0	5.0
2	张培钺	北京信息科技大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
3	赵弋洋		2	0	0.0	0.0
4	陈晋辉	北京信息科技大学信息与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
5	职如昕	北京信息科技大学信息与通信工程学院	2	0	0.0	0.0