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公开(公告)号：CN108768907A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810461591.0
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L27/0012 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于瞬时特征统计量和BP神经网络的调制识别方法。该方法主要是以5个瞬时特征作为已知待识别调制信号的集合的特征参数，以BP神经网络作为识别器，网络输出是一个十行的列向量，每次输出的列向量中只有一个元素为1，其它均为零，从而判定识别的结果。识别的对象为：ASK、FSK、PSK、QAM。每种信号均是经过高斯白噪声。相比于传统的调制信号识别，本技术方案的优点是灵活性大，由于采用神经网络作为识别器，当需要识别不同的已知的信号集合时，只需根据不同信号的差异性，选择能够区分的特征参数；并且，特征参数不仅仅局限于瞬时特征，还可以选择高阶累积量，小波变换特征等，所以特征参数的选择可以根据待识别信号的不同而灵活变换。
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