基于混合受限波尔兹曼机的调制样式识别

摘要：

为了识别7种常用信号数字调制方式,详细推导了16APSK和32APSK信号的高阶矩通用计算公式,利用2个特征参数,采用混合受限玻尔兹曼机HRBM神经网络实现了数字调制样式识别.仿真结果表明:在测试信号信噪比为5 dB时,所有信号识别率可达98.6%以上.相比已有算法,基于混合受限玻尔兹曼机调制样式识别算法只需要2个特征参数时能识别7种信号,达到90.0%以上识别率时所需信号信噪比较低.

关键词：调制识别、高阶累积量、混合受限波尔兹曼机、神经网络、格雷码

所属期刊栏目：37

分类号：TN713(基本电子电路)

在线出版日期：2018-01-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：18-23