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基于SVD與混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自動調(diào)制識別

電子測量技術(shù) 頁數(shù): 11 2024-11-07
摘要: 隨著現(xiàn)代無線通信環(huán)境中調(diào)制類型復(fù)雜性和多樣性的顯著增加,對自動調(diào)制識別技術(shù)的性能提出了更高要求。文章提出一種由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、擠壓與激勵模塊、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元和全連接層網(wǎng)絡(luò)組成的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提升AMR技術(shù)的效率和準(zhǔn)確性。首先,針對低信噪比環(huán)境下調(diào)制信號識別精度受限的問題,引入奇異值分解算法對接收的I/Q信號進(jìn)行去噪,在提高信號質(zhì)量的基礎(chǔ)上提高低信噪比下調(diào)制信號的... (共11頁)

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