2023年, 第39卷, 第1期　刊出日期：2023-03-30

  

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电子信息与网络工程
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  基于CNN和图域理论的BPSK/QPSK信号调制识别方法研究

  杨莉, 胡国兵

  金陵科技学院学报. 2023, 39(1): 25-31.

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  为了增强对信号的调制识别性能，将图域理论与卷积神经网络相结合的方法应用于二进制相移键控/正交相移键控(BPSK/QPSK)信号的调制识别任务中。首先，计算待识别时域信号的平方谱，并加窗得到截断序列；之后对截断序列进行归一化—量化—图构建的图域变换，提取图的拉普拉斯矩阵和无符号拉普拉斯矩阵作为卷积神经网络的输入，训练得到分类识别结果。仿真结果表明，在低信噪比条件下，该方法具有较好的识别性能，具有一定的工程应用价值。