电讯技术

作者：陈雪,姚彦鑫

单位：(北京信息科技大学 信息与通信工程学院，北京 100010)

关键词：非合作通信；调制识别；深度卷积神经网络；循环谱；

基金：国家自然科学基金资助项目(61302073);北京市自然科学基金(4172021);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201704064);北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM201711232010);重点研究培育项目(5221824108，5211910957);北京市自然科学基金资助项目(Z160002)

针对非合作接收条件下信号的调制识别问题，提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理，提高网络泛化能力；然后将数据集输入到卷积神经网络模型中，经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野，提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构，防止训练过拟合。仿真结果表示，与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比，该算法在低信噪比条件下有更高的准确率，具有明显的抗噪声优势，是一个有效的调制识别算法。

来源：2019年第5期

《电讯技术》期刊编辑部

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