基于相位變換和CNN-BiLSTM的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別算法

摘要： 針對(duì)真實(shí)信道使無(wú)線通信信號(hào)發(fā)生相位偏移導(dǎo)致信號(hào)識(shí)別率下降的問(wèn)題，提出了相位變換算法。該算法將信號(hào)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Flatten層和Dense層估計(jì)出相位參數(shù)，再利用參數(shù)變換器完成相位變換，減輕相位偏移對(duì)調(diào)制識(shí)別準(zhǔn)確率的影響，提高了調(diào)制識(shí)別的準(zhǔn)確率。同時(shí)提出一種卷積雙向長(zhǎng)短期記憶(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long S... （共8頁(yè)）