这是深度卷积神经网络 (CNN) 的 matlab 代码,用于 OFDM 突发信号的调制识别

上传者: m0_59100678 | 上传时间: 2026-03-16 21:00:42 | 文件大小: 24KB | 文件类型: ZIP
OFDM_Modulation_Classification 在本文中,我们提出了一种针对 OFDM 系统的自动调制分类 (AMC) 方法,该方法存在频率选择性多径衰落、加性噪声、频率和相位偏移。我们的方法首先利用数据重建机制将信号排列成高维数据数组,然后利用高效的卷积网络,即 OFDMsym-Net,来学习多尺度特征表示的内在特征。 OFDMsym-Net 由两种处理模块指定,它们操纵一维非对称卷积滤波器来提取 OFDM 符号内的内部相关性以及不同符号之间的相互相关性。此外,每个模块内部都开发了带有加法和连接层的复杂连接结构,以提高学习效率。基于在 OFDM 信号合成数据集上获得的仿真结果,我们提出的 AMC 方法显示了各种信道损伤下的分类鲁棒性。

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