基于时频分析和卷积神经网络的QPSK信号解调方法
基本信息
| 申请号 | CN202010743782.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111884967B | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN111884967B | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | H04L27/22（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 李月;叶亮;贺梦利;黄刚;朱倩倩;郑鑫宇 | 申请（专利权）人 | 黑龙江大学 |
| 代理机构 | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 150000黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路74号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于时频分析和卷积神经网络的QPSK信号解调方法，具体涉及一种QPSK信号解调方法。本发明是为了解决QPSK信号受同频干扰与噪声污染严重问题，首先对接收到的QPSK脉冲成型信号进行时频分析得到时频图，并对时频图进行预处理；然后输入预先训练好的卷积神经网络对接收信号时频图进行分类，并依据分类结果选择滤波通域，控制时变滤波器对接收信号进行滤波及解调，得到解调数据；最后依据分类结果可得到接收信号所属符号样本集，可通过符号样本集对解调数据进一步纠错。通过本方法可以有效抑制同频干扰，提升接收端的信干噪比性能，降低误比特率。本发明适用于QPSK信号的解调。 |
