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摘要
针对调制识别算法设计复杂度高，低信噪比条件下识别率低的问题，提出一种瞬时特征参数与神经网络分类器相结合的调制识别方法。该方法利用瞬时幅度、瞬时频率与瞬时相位3个参数作为神经网络分类器的输入，能有效识别二/四进制振幅键控、二/四进制频移键控、二/四进制相移键控信号调制类型。仿真结果表明，在信噪比为5 dB时信号的平均识别率达到94.67%。该方法不仅识别性能优于决策树，且设计简单，复杂度远低于深度神经网络，便于工程应用。
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单位中原工学院; 河南工程学院
