基于DBN的数字信号调制识别方法研究

• 作者: 张越 郭蕴欣 马宏
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 数字信号 调制识别 高阶累积量 深度学习 深度置信网络 受限玻尔兹曼机
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 22-24,29
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.05.006

摘要

针对4ASK,BPSK,QPSK,2FSK四种数字调制信号,提出在深度置信网络的深度学习模型下调制模式识别方法.对调制信号进行预处理,计算其高阶累积量作为输入训练的特征,在不同信噪比环境下生成调制信号,利用深度置信网络半监督学习的特点,将得到数据集用以深度置信网络的参数逐层训练来实现调制模式的特征提取和识别.仿真结果表明该方法识别率较为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宏	航天工程大学电子与光学工程系	8	8	2.0	2.0
2	郭蕴欣	航天工程大学电子与光学工程系	1	0	0.0	0.0
3	张越	航天工程大学电子与光学工程系	1	0	0.0	0.0