基于卷积神经网络的调制识别新方法.pdf

"基于卷积神经网络的调制识别新方法" 本文提出了一种基于卷积神经网络的通信信号调制方式识别新方法，该方法利用深度卷积网络实现了通信信号特征的自学习，避免了传统算法中特征提取与选择问题，并设计了基于自学习特征的分类器，实现了通信信号调制方式的识别。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。该算法可以自动学习和提取图像或信号中的特征，从而实现图像或信号的识别。在通信信号调制方式识别中，CNN可以自动学习和提取通信信号中的特征，无需手动设计和选择特征，从而避免了特征提取和选择的问题。 本文中，作者提出了基于CNN的调制识别新方法，该方法可以自动学习和提取通信信号中的特征，并设计了基于自学习特征的分类器，实现了通信信号调制方式的识别。仿真结果表明，该方法是可行和有效的。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于CNN的调制识别新方法，避免了传统算法中的特征提取和选择问题。 2. 实现了通信信号调制方式的自动学习和识别，提高了调制识别的准确性和效率。 3. 该方法可以广泛应用于频谱监测管理、通信侦察、电子对抗和无线电监测等领域。 深度学习（Deep Learning）是一种机器学习算法，旨在学习数据的深层次表征。深度学习算法可以自动学习和提取数据中的特征，从而实现数据的识别和分类。在通信信号调制方式识别中，深度学习算法可以自动学习和提取通信信号中的特征，无需手动设计和选择特征，从而避免了特征提取和选择的问题。 机器学习（Machine Learning）是一种人工智能算法，旨在使机器自动学习和提高性能。机器学习算法可以自动学习和提取数据中的特征，从而实现数据的识别和分类。在通信信号调制方式识别中，机器学习算法可以自动学习和提取通信信号中的特征，无需手动设计和选择特征，从而避免了特征提取和选择的问题。 数据建模（Data Modeling）是指对数据进行建模和分析，以便更好地理解和使用数据。在通信信号调制方式识别中，数据建模可以帮助对通信信号进行分析和建模，从而实现通信信号调制方式的识别。 本文提出了一种基于CNN的调制识别新方法，该方法可以自动学习和提取通信信号中的特征，并设计了基于自学习特征的分类器，实现了通信信号调制方式的识别。该方法可以广泛应用于频谱监测管理、通信侦察、电子对抗和无线电监测等领域。