典型文献
人工智能技术的复杂光网络信号调制方式分类研究
文献摘要：
为了提高复杂光网络信号检测识别能力,需要进行信号调制方式分类,提出基于人工智能技术的复杂光网络信号调制方式分类与识别方法.构建复杂光网络信号的时域模型,通过频域参数识别和信道扩频序列定位方法实现对复杂光网络信号的特征检测,提取信道扩频序列调制参数,通过人工智能算法构建复杂光网络信号的人工智能分类结构模型,对提取的复杂光网络信号调制类别特征分量进行自适应融合和分类识别.仿真结果表明,本方法调制分类的平均精度为93.46％,分类识别误差平均为2.79％,耗费的时间平均为11.31 s,具有较好的复杂光网络信号调制方式分类性能.
文献关键词：
人工智能技术;复杂光网络信号;调制方式;分类;识别
中图分类号：
作者姓名：
毛丽平;张建辉
作者机构：
南昌理工学院,南昌 330511
文献出处：
引用格式：
[1]毛丽平;张建辉-.人工智能技术的复杂光网络信号调制方式分类研究)[J].激光杂志,2022(08):107-111
A类：
复杂光网络信号
B类：
信号调制,调制方式,分类研究,信号检测,检测识别,识别能力,时域模型,过频,频域参数,参数识别,信道,扩频序列,序列定位,定位方法,特征检测,取信,列调,人工智能算法,智能分类,类别特征,自适应融合,分类识别,调制分类,识别误差,耗费,时间平均,分类性能
AB值：
0.246727
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