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基于机器学习的调制格式识别算法研究
文献摘要：
为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点.通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求.面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可以为后续使用数字算法提升性能提供基础.机器学习因其在特征提取和分类能力上较传统方法具有明显优势,因此将机器学习技术应用于调制格式识别领域成为当下热点.文章介绍了几种应用于基于特征提取分类方案的机器学习方法,并对其应用做出了分析、比较与总结.
文献关键词：
机器学习;特征提取;调制格式识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
靳瑞哲;迟楠
作者机构：
复旦大学 通信科学与工程系,电磁波信息科学教育部重点实验室,上海 200433;鹏城实验室,广东 深圳 518055
文献出处：
引用格式：
[1]靳瑞哲;迟楠-.基于机器学习的调制格式识别算法研究)[J].光通信研究,2022(06):9-15,57
A类：
B类：
基于机器学习,调制格式识别,识别算法,算法研究,通信需求,通信网络,覆盖范围,同调,混用,信号调制,数字算法,提升性能,机器学习技术,取分,分类方案,机器学习方法,用做
AB值：
0.278563
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