基于判别式受限玻尔兹曼机的数字调制识别

• 作者: 李正权 林媛 李梦雅 刘洋 吴琼 邢松
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 调制识别 受限玻尔兹曼机 高阶累积量 数据重构
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 81-91
• 页数: 11页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2021012

摘要

为了提高大动态信噪比下数字调制识别性能,提出一种基于高阶累积量和判别式受限玻尔兹曼机的联合调制识别方法.该方法提取数字信号的高阶累积量作为信号特征,综合利用判别式受限玻尔兹曼机的生成能力和分类能力,分析了含有高斯噪声、时变相位偏移或瑞利衰落环境下的数字信号识别率.实验结果表明,与传统识别方法相比,所提方法的识别性能有明显改善.此外,利用该模型的生成能力对输入特征进行重构,可有效提高低信噪比下的信号识别率.