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摘要
在无线通信的场景中,各类信号都是经过不同的调制方式之后再发送至信道传输的,其中调制的主要目的是为了将通信信号转换为有利于传输和接收的形式。而本文的目的就是通过对接收信号进行一系列处理,从而获取信号的调制方式。本文将深度残差神经网络和无线调制信号的星座图相结合进行研究,对多种无线调制信号智能识别应用有着重要意义。
本文提出了基于深度残差网络的无线信号调制方式识别算法,并利用TensorFlow框架完成算法的实现。首先使用MATLAB生成十类不同调制信号的星座图,使其通过建立的ResNet50调制方式识别模型,获得分类结果。其中,识别模型的神经元激活采用Re
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