基于神经网络的复杂信号样式调制识别技术

作者：易云清; 吕乐群; 卢圆圆; 刘敏

来源：电子信息对抗技术, 2020, 35(06): 16-21.

• 调制识别
• 神经网络
• 深度学习
• 信号特征

针对目前多种信号样式及低信噪比下信号识别率低的问题,提出一种基于BP神经网络的复杂信号识别技术。通过分析并提取具有高区分度的信号特征,设计三层BP神经网络,重点研究多种、复杂通信调制信号的识别性能,实现基于BP神经网络的识别算法。仿真验证表明,该算法对信号的适应性较高,对17种复杂信号在5 dB信噪比时达到80%以上的正确识别概率,在7 dB时达到95%以上的正确识别概率。