基于机器学习的调制格式识别算法研究

为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点。通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求。面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可以为后续使用数字算法提升性能提供基础。机器学习因其在特征提取和分类能力上较传统方法具有明显优势,因此将机器学习技术应用于调制格式识别领域成为当下热点。文章介绍了几种应用于基于特征提取分类方案的机器学习方法,并对其应用做出了分析、比较与总结。...

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Bibliographic Details
Main Authors: 靳瑞哲, 迟楠
Format: Article
Language:zho
Published: 《光通信研究》编辑部 2022-01-01
Series:Guangtongxin yanjiu
Subjects:
Online Access:http://www.gtxyj.com.cn/thesisDetails#10.13756/j.gtxyj.2022.06.002
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spelling doaj.art-937e91aebdba412a8e8433b100d15b2a2023-01-30T10:07:51Zzho《光通信研究》编辑部Guangtongxin yanjiu1005-87882022-01-01915,5732478346基于机器学习的调制格式识别算法研究靳瑞哲迟楠为满足新时代通信需求,新一代通信网络应具有速率更快、容量更大和覆盖范围更广等特点。通过在通信网络中混合应用不同调制格式可以满足新一代通信网络的要求。面对未来通信网络中多种调制格式混用且多变的情况,正确识别信号调制格式可以为后续使用数字算法提升性能提供基础。机器学习因其在特征提取和分类能力上较传统方法具有明显优势,因此将机器学习技术应用于调制格式识别领域成为当下热点。文章介绍了几种应用于基于特征提取分类方案的机器学习方法,并对其应用做出了分析、比较与总结。http://www.gtxyj.com.cn/thesisDetails#10.13756/j.gtxyj.2022.06.002机器学习;特征提取;调制格式识别;深度学习
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