文献类型：期刊文章

作　　者：谭晓衡[1,2] 褚国星[2] 张雪静[2] 杨扬[3]

机构地区：[1]重庆大学生物感知与智能信息处理重庆市重点实验室,重庆400044 [2]重庆大学通信工程学院,重庆400044 [3]安徽四创电子股份有限公司,安徽合肥230001

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：国家自然科学基金(61571069);中央高校基本科研业务费专项资金(106112017CDJQJ168817);重庆市研究生科研创新项目(CYB15030)资助课题

年　　份：2018

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：171-177

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别。仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2dB时,识别率仍可达到98%以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性。

关 键 词：调制识别 高阶累积量 小波变换 神经网络

分 类 号：TN911.3]