基于高阶累积量特征学习的调制识别方法

作者：袁莉芬^*; 宁暑光; 何怡刚; 吕密; 路健

来源：系统工程与电子技术, 2019, 41(09): 2122-2131.

• 调制分类
• 高阶累积量
• 深度学习
• 低信噪比
• 调制特征

自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio,Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信号分析过程中,引入高阶累积量,可使系统免受WGN的影响。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,可有效解决调制方式受限及Low-SNR情况下的识别率下降问题。实验结果表明,所提方法在高斯信道环境下的分类精度比现有方法要高,在Low-SNR的不同信道环境下有较高的识别率,且使模型在时间、相位和频率偏移量方面具有更好的鲁棒性。

• 单位
  合肥工业大学