基于譜相關(guān)和RBFNN的調(diào)制識(shí)別算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：根據(jù)譜相關(guān)函數(shù)理論，對(duì)常用通信信號(hào)的譜相關(guān)函數(shù)和譜相關(guān)平面圖的分析，提取4個(gè)可用于調(diào)制信號(hào)識(shí)別的譜相關(guān)特征參數(shù)。分類器算法采用改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用提出的聯(lián)合特征參數(shù)和分類器算法能動(dòng)態(tài)識(shí)別信號(hào)的調(diào)制方式。仿真結(jié)果表明，該算法在不增加算法復(fù)雜度的前提下，在低信噪比下能夠取得較高的正確識(shí)別率。
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