Resumen

El reconocimiento de modulación de señales de comunicación juega un papel importante tanto en usos civiles como militares. Los métodos de reconocimiento de modulación basados en redes neuronales pueden extraer características abstractas de alto nivel que pueden ser adoptadas para la clasificación de tipos de modulación. En comparación con los métodos de reconocimiento tradicionales basados en características definidas manualmente, tienen la ventaja de una tasa de reconocimiento más alta. Sin embargo, en escenarios reales de reconocimiento de modulación, debido a la estimación inexacta de los parámetros de recepción y otras razones, las muestras de señal de entrada para el reconocimiento de modulación pueden tener grandes desplazamientos de fase, frecuencia y cambios en la escala de tiempo. Los métodos de reconocimiento de modulación basados en aprendizaje profundo existentes no han considerado las influencias provocadas por los problemas mencionados anteriormente, lo que resulta en una disminución de la tasa de reconocimiento. En este artículo se propone un método de reconocimiento de modulación basado en la red de transform

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Modulación; Reconocimiento; Red neuronal; Aprendizaje profundo; Red de transformación espacial; Sincronización
• Keywords:Modulation; Recognition; Neural network; Deep learning; Spatial transformation network; Synchronization