基于深度学习的通信信号调制与识别研究

康 素成
盐城师范学院 物理与电子工程学院

摘要

通信信号调制识别面临准确率低、特征提取计算复杂等问题，采用深度学习算法建立信号调制识别模型，可以利用卷积神经网络设计出准确率高、运算快速的信号识别分类器。通过建立样本集对模型展开训练和验证测试，可知在载噪比达到6dB 以上时，采用该分类器对多数通信信号可以取得理想调制识别效果，能够为调制识别中频信号提供有效方法。

关键词

深度学习;通信信号;调制与识别

参考

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