摘要
本发明公开了一种基于自适应数据预处理与自适应小波曼巴算法的OFDM高阶调制信号识别方法,解决了如何对未知信道参数、多普勒频移和复杂多径传播条件下OFDM信号高阶调制分类问题,属于调制载波领域;包括:通过物理信道模拟器模拟实际通信环境将OFDM调制信号留存为IQ文件;利用稳态分布法计算IQ文件的稳定区间,清洗并保留幅度满足阈值的目标样本;将目标样本划分为子块重构为结构化三维矩阵划分为训练集与测试集;由顺序连接的卷积层、小波变换模块、频带感知模块、自适应门控融合机制模块和全连接层构建AWM;由训练集得到训练好的AWM;通过测试集识别出OFDM高阶调制信号;本发明实现了OFDM信号高阶调制分类。
技术关键词
OFDM调制信号
高阶调制信号
分类器模型
样本
载波频率偏差
信道模拟器
模块
数据
频率选择性衰落信道
训练集
时序
识别方法
生成时域信号
计算方法
矩阵
融合特征
索引
稳态
描述符
采样点
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神经网络模型
训练样本集
节点数
BP神经网络
信号
流量预测模型
切片
计算机可读指令
深度特征提取
资源
时间段
时域特征提取
频域特征提取
监测方法
训练样本集