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Application of a SAW artificial neural network processor to digital modulation recognition

机译：声表面波人工神经网络处理器在数字调制识别中的应用

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The architecture of a SAW processor based on artificial neural network is proposed for automatic recognition of different types of digital passband modulation. Three feedforward networks are trained to recognize filtered and unfiltered BPSK and QPSK signals as well as unfiltered 16QAM signals. Performance of the processor in the presence of additive white Gaussian noise (AWGN) is simulated. The influences of second-order effects in SAW devices, phase and amplitude errors on the performance of the processor is studied.

机译：提出了一种基于人工神经网络的声表面波处理器的体系结构，用于自动识别不同类型的数字通带调制。训练了三个前馈网络，以识别经过滤波和未经滤波的BPSK和QPSK信号以及未经滤波的16QAM信号。模拟了在存在加性高斯白噪声（AWGN）的情况下处理器的性能。研究了声表面波器件中的二阶效应，相位和幅度误差对处理器性能的影响。

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来源
《》|2000年|P.51-54|共4页
会议地点
作者
Kalinin; V.; Kavalov; D.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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