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基于循环累积量和神经网络的调制识别算法 被引量：2

Modulation recognition based on cyclic cumulant and neural network
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摘要 利用通信信号的循环平稳特性,提出一种基于循环累积量特征的调制识别算法,并应用神经网络作为智能分类器进行识别判决。该算法不需要人为设置判决门限,预处理要求较低,实现了对BPSK、QPSK、8PSK、8QAM和16QAM通信信号的识别分类。理论分析和仿真实验结果都证实了该分类算法的可行性和有效性,且在低信噪比下具有较好的鲁棒性。
作者 谢文武 胡胜 欧阳竟成
机构地区 湖南理工学院信息科学与工程学院
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期273-274,278,共3页 Application Research of Computers
基金 湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3210,2018JJ2154,2018JJ2151) 湖南省教育厅项目(17C0716) 湖南省教育厅优秀青年项目(18B353) 湖南省科技计划资助项目(2016TP1021) 湖南省应急通信工程技术研究中心(2018TP2022) 湖南理工学院研究生教育教改项目(YJG2017A004) 湖南理工学院研究生科研创新资助项目(YCX2018A03,YCX2018A02)
关键词 调制识别 循环累积量 特征提取 神经网络
分类号 TN911.3 [电子电信—通信与信息系统]
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献57

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共引文献113

同被引文献26

引证文献2

二级引证文献5

计算机应用研究
2020年 第S01期

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