[发明专利]一种基于反向传播神经网络的新型多载波识别方法有效
| 申请号： | 201810403055.5 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108600137B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 余翔;陈侃;段思睿;程志安;董宸曦 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于反向传播神经网络的新型多载波识别方法，属于移动通信技术领域。该方法，首先生成具有多种幅度的三种基带多载波信号，对多载波信号进行采样；对采样得到的信号序列先后进行功率归一化处理和线性归一化处理；构建并训练反向传播神经网络；将待识别信号做上述两步归一化处理并输入至网络，根据输出值判别多载波信号类型。通过该方法，能够以低复杂度、快速准确地实现对三种新型多载波信号的识别；并能实现在低信噪比下对非标准化幅度信号的归一化处理和正确识别，提高识别网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 反向 传播 神经网络 新型 载波 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于反向传播神经网络的新型多载波识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：生成三种具有多种幅度增益的基带多载波信号；S2：在接收端对上述基带多载波信号进行采样；S3：以步骤S2所述的三种多载波信号的IFFT采样点数为单元对多载波信号的幅度进行功率归一化处理；S4：构建初步的反向传播神经网络；S5：将经过功率归一化处理后的数据单元作为反向传播神经网络的训练样本，并对这些样本进行线性归一化处理；S6：训练反向传播神经网络；S7：将待识别基带多载波信号按照步骤S3和S5所述方法进行归一化处理，并输入至上述反向传播神经网络，将大于0.5的输出节点值判定为1，小于0.5的输出节点值判定为0，根据输出向量值识别多载波信号。
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