基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自動調制識別技術研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文研究用神經(jīng)網(wǎng)絡解決數(shù)字通信信號的自動調制識別(AMR)問題。數(shù)字信號自動調制識別主要有基于決策論和統(tǒng)計模式兩種方法，決策論方法一般是基于噪聲干擾下信號的統(tǒng)計特性分析，由于它考慮了噪聲的影響，所以在低信噪比下有較好的性能，但該類方法通常是針對某類具體調制信號的統(tǒng)計特性進行分析而得到的某種判決準則，因此識別范圍窄。統(tǒng)計模式識別方法通常是基于無噪聲干擾下的特征抽取，所以，在低信噪比條件下，識別效果差，在高信噪比條件下，識別效果好。

2、 神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)相關技術相比具有快速解決復雜分類問題的能力，強大的容錯和自學習能力，通過訓練和自學的自適應對噪聲和不完整數(shù)據(jù)的不敏感性等優(yōu)點，因此本文選擇神經(jīng)網(wǎng)絡來解決數(shù)字信號自動調制識別問題。 本文提出了一種將決策論和統(tǒng)計模式相結合的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自動調制識別系統(tǒng)，利用提取決策論特征參數(shù)集和統(tǒng)計特征參數(shù)集相結合的方法，使用自適應學習率的動量BP神經(jīng)網(wǎng)絡對MASK、bFSK、MPSK、MQAM等四類信號進行識別。為驗證系統(tǒng)的性能

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