基于深度学习的调制识别综述.pdf

"基于深度学习的调制识别综述" 基于深度学习的调制识别技术是通信系统的基础任务之一，在认知无线电、智能通信、无线电监管、电子对抗等领域均有着广泛的应用。近年来，基于深度学习的调制识别技术以其在特征提取和识别性能方面的优势，日益成为研究的焦点。 深度学习是一种机器学习方法，通过建立复杂的神经网络来学习和表示数据中的模式和规律。深度学习技术在调制识别领域的应用主要包括两个方面：一是特征提取，二是模式识别。深度学习技术可以自动学习调制信号的特征，且可以实现高效的调制识别。 基于深度学习的调制识别技术的系统架构主要包括数据预处理、深度神经网络结构和模式识别三个部分。数据预处理是指对原始数据进行处理，以去除噪声和干扰，提高数据的质量。深度神经网络结构是指使用深度学习技术来建立复杂的神经网络，以学习和表示数据中的模式和规律。模式识别是指使用训练好的神经网络来识别调制信号的类型。 深度学习技术在调制识别领域的应用有很多优点，例如可以实现高效的调制识别、可以自动学习调制信号的特征、可以实时监控调制信号的变化等。同时，深度学习技术也可以与其他技术进行结合，以提高调制识别的性能。 调制识别是通信系统的基础任务之一，对通信系统的性能和安全性产生重要影响。基于深度学习的调制识别技术可以提高通信系统的安全性和可靠性，减少通信系统的错误率和故障率。 基于深度学习的调制识别技术是通信系统的基础任务之一，对通信系统的性能和安全性产生重要影响。同时，基于深度学习的调制识别技术也可以与其他技术进行结合，以提高调制识别的性能。 知识点： 1. 深度学习技术是什么？ 答：深度学习技术是一种机器学习方法，通过建立复杂的神经网络来学习和表示数据中的模式和规律。 2. 调制识别技术是什么？ 答：调制识别技术是通信系统的基础任务之一，指的是对调制信号的类型进行识别和分类。 3. 深度学习技术在调制识别领域的应用？ 答：深度学习技术可以自动学习调制信号的特征，且可以实现高效的调制识别。 4. 基于深度学习的调制识别技术的系统架构是什么？ 答：基于深度学习的调制识别技术的系统架构主要包括数据预处理、深度神经网络结构和模式识别三个部分。 5. 深度学习技术在调制识别领域的优点是什么？ 答：深度学习技术可以实现高效的调制识别、可以自动学习调制信号的特征、可以实时监控调制信号的变化等。 6. 调制识别技术对通信系统的性能和安全性有什么影响？ 答：调制识别技术可以提高通信系统的安全性和可靠性，减少通信系统的错误率和故障率。