# Signal-Modulation-Identification-Project
无线电信号调制识别项目
自动调制识别作为确保通信安全的关键技术之一,有着重要的军用和民用价值。针对低信噪比情况下,综合识别率较低的问题,本文提出一种基于高阶累积特征,结合稀疏自编码器与特征阈值判决的两阶调制识别模型。零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值等于0,因此引入高阶累积量作特征可使系统免受高斯白噪声的影响。高阶累积量组合得到高阶累积特征,充分利用其所携带的信息。稀疏自编码器作为分类器有利于微弱特征的表征。增加高阶累积特征阈值判决提高了MFSK与MQAM信号的类内识别率。对2ASK、4ASK、2FSK和2PSK等十类调制信号的仿真实验表明,所提算法综合识别效果较对比算法更好,且算法复杂度较低,为高阶累积量与深度学习在调制识别上的结合应用提供了新思路。
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基于matlab+python开发的无线电信号调制识别项目+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 无线电信号调制识别项目 自动调制识别作为确保通信安全的关键技术之一,有着重要的军用和民用价值。针对低信噪比情况下,综合识别率较低的问题,本文提出一种基于高阶累积特征,结合稀疏自编码器与特征阈值判决的两阶调制识别模型。零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值等于0,因此引入高阶累积量作特征可使系统免受高斯白噪声的影响。高阶累积量组合得到高阶累积特征,充分利用其所携带的信息。稀疏自编码器作为分类器有利于微弱特征的表征。增加高阶累积特征阈值判决提高了MFSK与MQAM信号的类内识别率。对2ASK、4ASK、2FSK和2PSK等十类调制信号的仿真实验表明,所提算法综合识别效果较对比算法更好,且算法复杂度较低,为高阶累积量与深度学习在调制识别上的结合应用提供了新思路。
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