[发明专利]一种基于复值神经网络的调制方式识别方法有效
| 申请号： | 202010173742.X | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111314257B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 杨海芬;任艳;李航宇;王厚均;周军 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于复值神经网络的调制方式识别方法，涉及无线通信技术领域。针对通信领域中广泛存在的复数信号，本发明提出一种利用时域接收到的复数信号，不需要对接收到的信号提取任何参数，只需将复数数据输入到复值神经网络中进行训练，充分学习数据中实部与虚部的特征，便能得到较高的准确率，且比传统高阶累积方式高。相比实值，复数有更丰富的表达能力，复值神经网络学习复数的实部与虚部特征，更适用于绝大多数为复数表现形式的通信信号；本发明不用人为计算观察各个信号或特征值之间差异，不需人工设定阈值来区分信号的调制类型，神经网络就有分类器的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 调制 方式 识别 方法 | ||
【主权项】：
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