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低信噪比下的数字调制信号自动识别

魏瑾  
【摘要】:提出了一种基于神经网络的数字调制信号识别。首先利用升余弦滤波器滤波,然后提取了5个用于识别的特征参数,利用神经网络分类器进行数字调制识别。神经网络分类器采用了多层组合的神经网络分类器,不需要设定判决门限,而且在收敛速度、训练时间以及识别率方面都有很大改进。仿真结果表明,在信噪比大于4dB时,系统的正确识别率可达95%以上。这种低信噪比下快速有效的调制识别方法易于实时应用和工程实现。

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