【雷达与对抗】【2018.05】用于调制信号分类的深度神经网络结构

本文为美国普渡大学（作者：Xiaoyu Liu）的硕士论文，共62页。 本文研究了深度学习在无线信号调制识别中的应用价值。最近，在AMC的深度学习研究中，引入了一种框架，通过使用GNU无线电产生一个数据集来模拟真实无线信道中的缺陷，其中采用10种不同的调制类型。此外，CNN的体系结构已经被开发出来，展示出超越基于专家的方法的性能。在这里，我们遵循O’shea的框架，并发现深度神经网络架构能够提供比

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