典型文献
基于深度神经网络的多天线组阵信号联合调制识别方法
文献摘要：
针对多天线组阵接收中未同步多路信号的联合调制识别问题,提出了一种基于深度神经网络的多天线组阵信号联合调制识别方法.该方法将多天线组阵信号联合调制识别问题转化为多元分类判决问题,使用深度神经网络实现信号调制方式的识别.首先,构建了多个卷积层、循环层和全连接层级联结构的深度神经网络;然后,基于广泛采用的RadioML框架构建训练、测试和验证数据集,数据集中单个信号样本为存在参数差异的多天线信号时域波形;最后,使用基于CPU+GPU架构的服务器对网络进行训练,并对其性能进行测试.结果表明,所提方法能够有效抑制多路信号间参数差异的影响,实现多路信号联合调制识别,接收单元数目越多,分类判决性能越好,且在高信噪比下优势体现更加明显.
文献关键词：
多天线组阵;联合调制识别;特征提取;分类判决;深度神经网络;训练数据集;网络训练
中图分类号：
作者姓名：
张凯;田瑶;刘义
作者机构：
光电对抗测试评估技术重点实验室,河南 洛阳 471000;中国人民解放军96862部队,河南 洛阳 471000
文献出处：
引用格式：
[1]张凯;田瑶;刘义-.基于深度神经网络的多天线组阵信号联合调制识别方法)[J].现代电子技术,2022(17):24-28
A类：
多天线组阵,联合调制识别
B类：
深度神经网络,未同,多路信号,问题转化,分类判决,使用深度,信号调制,调制方式,卷积层,全连接层,级联结构,RadioML,框架构建,参数差异,时域波形,CPU+GPU,服务器,高信噪比,训练数据集,网络训练
AB值：
0.163653
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