信号调制识别技术在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中有着重要的应用。然而,在单多载波识别方面,大多数传统方法为模型驱动,需要对信号进行预处理。另外其适应信道环境单一,在复杂信道环境时识别...信号调制识别技术在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中有着重要的应用。然而,在单多载波识别方面,大多数传统方法为模型驱动,需要对信号进行预处理。另外其适应信道环境单一,在复杂信道环境时识别性能较差。针对以上问题,提出了一种基于改进ResNet深度学习网络的调制识别方法(Improved ResNet based Modulation Classification method,IRMC)。IRMC通过对同向正交IQ序列进行训练,自主实现了单多载波信号的有效区分。仿真实验表明,单多载波识别方面,IRMC在复杂莱斯多径信道上相比于传统方法在85%识别率下能够达到10 dB的信噪比增益,证明提出的方法是有效可行的。展开更多
文摘信号调制识别技术在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中有着重要的应用。然而,在单多载波识别方面,大多数传统方法为模型驱动,需要对信号进行预处理。另外其适应信道环境单一,在复杂信道环境时识别性能较差。针对以上问题,提出了一种基于改进ResNet深度学习网络的调制识别方法(Improved ResNet based Modulation Classification method,IRMC)。IRMC通过对同向正交IQ序列进行训练,自主实现了单多载波信号的有效区分。仿真实验表明,单多载波识别方面,IRMC在复杂莱斯多径信道上相比于传统方法在85%识别率下能够达到10 dB的信噪比增益,证明提出的方法是有效可行的。
