基于频域数据压缩感知的复合调制信号盲识别OA北大核心CSTPCD
Blind Recognition for Composite Modulation Signal Based on Frequency-Domain Data Compressed Sensing
现有基于特征提取和模式识别的复合调制盲识别方法对特征和样本量敏感,且在多子载波情况下流程繁琐.基于统一载波体制复合调制信号建模,提出了以压缩后的复合调制信号频域数据为特征、利用倒残差分组卷积结构的轻量化神经网络对压缩数据进行训练和分类的盲识别新思路.通过实验平台搭建和Python代码实现,对 10种复合调制信号进行了不同信噪比下的盲识别对比试验,结果表明:该方法在0dB信噪比条件下识别率可达94.5%,5 dB信噪比条件下识别率为100%;精确识…查看全部>>
Modern TT&C(Tracking,Telemetry and Command)system mostly adopts the composite modulation in a form of"pulse coding/multi-subcarrier internal modulation/external modulation".This complicated scheme brings great challenges to signal accurate recognition in the absence of prior information and low signal-to-noise ratio(SNR)scenario.The existing composite modulation blind recognition methods based on feature extraction and pattern recognition are sensitive t…查看全部>>
何羚;阳鹏飞;阎啸;钟旭诺;白泰礼
电子科技大学航空航天学院,成都 611731||飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室,成都 611731电子科技大学航空航天学院,成都 611731电子科技大学航空航天学院,成都 611731||飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室,成都 611731电子科技大学航空航天学院,成都 611731电子科技大学航空航天学院,成都 611731
电子信息工程
复合调制盲识别统一载波体制频域数据压缩感知轻量化神经网络
composite modulationblind recognitionunified carrier schemefrequency-domain datacompressed sensinglightweight neural network
《电子科技大学学报》 2024 (2)
201-209,9
四川省自然科学基金面上项目(2022NSFSC0545)
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