作者：孙玉霖; 李军神经网络调制无线通信
摘要：深度学习(DL)在很多领域都显示出强大的生命力,但它很少涉及无线通信。本文提出了一种基于深度卷积神经网络的信号调制自动识别方法,以解决无线通信中的常见问题。该算法通过深度学习的深度卷积神经网络自动提取图像的各种特征细节,以在各种信噪比条件下实现信号调制类型准确识别。该方法使用图像处理GPU构建VGGNet,在深度学习架构Tensorflow下自动识别MPSK和MQAM中的10种调制信号。仿真结果表明,当信噪比为5dB时,各种信号的最小识别精度为96.7%。与其他方法相比,该方法更好。
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