典型文献
基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别
文献摘要：
针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题,提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理,恢复出较理想的基带信号,将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征.利用深度学习(DL)将调制识别转换成图像的分类问题,将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络,开展分层学习和特征融合训练,完成对目标调制方式的识别.仿真实验表明,基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果,当信噪比(SNR)高于2 dB时,对MPSK(调制的阶数为2、4、8)、MQAM(调制的阶数为16、64)、MAPSK(调制的阶数为16、32)这7类调制的识别率可以达到95.14％.
文献关键词：
调制识别;星座图;矢量轨迹图;融合训练;残差网络
中图分类号：
作者姓名：
罗群平;赵民建;赵明敏;苏智臻
作者机构：
浙江大学信息与电子工程学院,浙江杭州 310013
文献出处：
引用格式：
[1]罗群平;赵民建;赵明敏;苏智臻-.基于相位融合特征和残差网络的调制智能识别)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(10):1987-1994
A类：
矢量轨迹图,MAPSK
B类：
相位融合,融合特征,残差网络,智能识别,调制识别,识别准确率,星座图,图融合,识别算法,接收信号,定时同步,复出,较理想,基带信号,形数,DL,转换成,成图,分类问题,轻量级,残差结构,分层学习,特征融合,融合训练,标调,调制方式,高阶累积量,SNR,dB,MPSK,阶数,MQAM,识别率
AB值：
0.376211
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