一种基于深度学习及盲识别的MCS识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习及盲识别的MCS识别方法，包括如下步骤：分别对多种不同调制方式的数字调制数据进行预处理，得到基带训练数据；建立基于深度学习的调制方式识别模块，并利用基带训练数据对该识别模块进行训练验证；对接收端接收到的信号样本数据进行预处理，并将预处理得到的基带信号数据输入识别模块；识别出调制方式后，对基带信号数据进行解调，得到接收信号序列；根据识别出的调制方式构建LDPC编码器候选集合，分别根据各编码方案所对应的校验矩阵和接收信号序列，计算各编码方案对应的平均对数似然比，并判定平均对数似然比最大的编码方案为最终编码方案。本发明能够实现接收端快速准确地识别MCS，灵敏度高、适应性强、识别准确率高。