公开(公告)号：CN108600137B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201810403055.5

申请日：2018-04-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 余翔 ,  陈侃 ,  段思睿 ,  程志安 ,  董宸曦

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于反向传播神经网络的新型多载波识别方法，属于移动通信技术领域。该方法，首先生成具有多种幅度的三种基带多载波信号，对多载波信号进行采样；对采样得到的信号序列先后进行功率归一化处理和线性归一化处理；构建并训练反向传播神经网络；将待识别信号做上述两步归一化处理并输入至网络，根据输出值判别多载波信号类型。通过该方法，能够以低复杂度、快速准确地实现对三种新型多载波信号的识别；并能实现在低信噪比下对非标准化幅度信号的归一化处理和正确识别，提高识别网络的泛化能力。

公开(公告)号：CN108600137A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810403055.5

申请日：2018-04-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 余翔 ,  陈侃 ,  段思睿 ,  程志安 ,  董宸曦

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/08

CPC classification number: H04L27/0012 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于反向传播神经网络的新型多载波识别方法，属于移动通信技术领域。该方法，首先生成具有多种幅度的三种基带多载波信号，对多载波信号进行采样；对采样得到的信号序列先后进行功率归一化处理和线性归一化处理；构建并训练反向传播神经网络；将待识别信号做上述两步归一化处理并输入至网络，根据输出值判别多载波信号类型。通过该方法，能够以低复杂度、快速准确地实现对三种新型多载波信号的识别；并能实现在低信噪比下对非标准化幅度信号的归一化处理和正确识别，提高识别网络的泛化能力。