调制模式识别

作品数：34被引量：111H指数：6
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基于阵列的神经网络水声通信信号多参数联合估计算法
《通信学报》2025年第1期67-78,共12页成乐 刘悦 胡正良 朱宏娜 罗斌 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2021YFC3101402,No.SQ2021YFF0500035)。
针对水声信道复杂多变且衰减严重等问题,为提升非合作条件下水声通信信号的检测概率并扩大感知范围,设计了一种新型基于阵列多通道时频谱输入的神经网络多参数联合估计算法。该算法通过引入载波频率标签分配策略,将载波频率作为区分不...
关键词：多参数联合估计 波达方向估计 调制模式识别 阵列信号处理 神经网络 
信号调制模式识别研究
《中国新通信》2024年第9期27-30,14,共5页张瀚之 何超 卢刚 
本文简要介绍了调制模式识别过程中使用的一般框架,详细论述了三类主流的调制模式识别方法,对调制模式识别方法的研究前景和思路进行了展望,即:聚焦在线调制模式识别方法进行深入研究;提高低信噪比场景下的调制模式识别精度;设计更丰富...
关键词：调制模式识别 最大似然估计 神经网络 
基于残差时序卷积网络的水声通信信号模式识别被引量：1
《无线电工程》2024年第2期473-482,共10页陈双双 顾师嘉 李娜娜 吴玉泉 
博士后科学基金面上项目(2023M733615)。
水下通信信号模式识别是非合作水下通信信号识别中的关键一步,然而,水声信道的复杂多变给水下通信信号模式识别带来了很大挑战。针对传统算法模型复杂度高、提取特征多的问题,提出了一种残差网络和时序卷积网络相结合的残差时序卷积网络...
关键词：水声通信 调制模式识别 时序卷积网络 残差网络 短时傅里叶变换 
面向智能物联的双路径机器学习调制模式识别技术研究被引量：1
《上海师范大学学报（自然科学版）》2022年第2期221-226,共6页修思瑞 周小林 王宝睿 杜刚 
浦东新区科技发展基金产学研专项(PKX2020-D6)。
分析了一种面向智能物联的双路径机器学习调制模式识别方法 .以元学习网络为基础,将模糊分类和精确分类相结合,在低信噪比环境下,能扩增识别信号类型,同时保持较高的识别精度,有效地降低了恶劣环境对信号带来的影响.用理论分析和仿真结...
关键词：智能物联 自适应网络 元学习 双路径 
基于LSTM的雷达脉冲重复间隔调制模式识别被引量：12
《现代雷达》2021年第1期50-57,共8页孟磊 曲卫 马爽 刘元华 
针对现有基于雷达脉冲重复间隔(PRI)调制模式识别性能受特征选择和门限设置影响较大的问题,提出一种基于长短时记忆网络的识别方法。该方法以脉冲时间序列为输入,不需要人工选择特征和设置门限,通过构建信号参数特征自动提取及PRI调制...
关键词：循环神经网络 长短时记忆网络 脉冲重复间隔调制 模式识别 
基于BP神经网络水声通信调制模式识别的研究被引量：3
《电声技术》2020年第9期28-32,46,共6页尹航 田甜 冯师军 禹润田 
介绍一种水声通信模式识别的方法,利用水声通信信号的特征参数,构建基于BP神经网络的水声通信信号调制识别系统,实现水声通信信号的调制识别。在不同信噪比条件下,仿真水声通信信号,建立训练和测试样本。仿真实验结果表明,在一定仿真条...
关键词：水声通信 信号调制模式识别 信号特征参数 BP神经网络 
勘误
《中国无线电》2020年第7期62-62,共1页《中国无线电》杂志编辑部 
本刊2020年第1期第31至34页刊发的《基于神经网络的通信信号调制模式识别》一文中两处公式有误,特更正如下。
关键词：神经网络 通信信号 调制模式识别 
基于神经网络的通信信号调制模式识别被引量：1
《中国无线电》2020年第1期31-34,共4页张嘉 邹杰 崔铠韬 杨龙 
提取调制信号的瞬时参数特征,利用神经网络构建并学习非线性关系模型的能力,设计一种用于通信信号调制模式识别的模型,提升民航无线电通信信号监测能力。与传统利用决策树模型做调制模式识别的方法相比,本文提出的模型不需要人为设定判...
关键词：数字信号 神经网络 调制模式识別 
一种基于数字接收机的信号调制方式识别技术被引量：1
《软件导刊》2019年第2期105-109,共5页陈宇杨 沈雷 许方敏 周盼 
中国博士后科学基金项目(2014M562302)
针对侦察接收机信号调制模式识别问题,提出一种基于全数字接收机理论的信号调制方式识别技术,结合AGC、FFT、位同步环和载波跟踪环技术,能够有效识别输入信号强度、载波频率动态变化的BPSK、QPSK和FSK信号。利用载波跟踪环路频率跟踪曲...
关键词：通信侦察 侦察接收机 同步技术 调制模式识别 
基于深度学习的物理层无线通信技术:机遇与挑战被引量：38
《通信学报》2019年第2期19-23,共5页桂冠 王禹 黄浩 
对无线通信系统的高可靠性与超高容量需求促进了第五代移动通信(5G)的发展,然而,随着通信系统的日益复杂,现有的物理层无线通信技术难以满足这些高的性能需求。目前,深度学习被认为是处理物理层通信的有效工具之一,基于此,主要探讨了深...
关键词：物理层无线通信 深度学习 深度神经网络 调制模式识别 波束成形 
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