| 采用USRP、RFNOC和Keras的信号盲识别 |
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| 引用本文： | 徐胜,卢广阔.采用USRP、RFNOC和Keras的信号盲识别[J].国际商务研究,2020,60(7). |
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| 作者姓名： | 徐胜 卢广阔 |
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| 作者单位： | 1.海军装备部 项目管理中心，北京100841;中国西南电子技术研究所，成都 610036 |
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| 摘 要： | 随着信号采集设备的带宽越来越宽，大量感兴趣或者不感兴趣信号被捕捉，多信号的盲识别问题是一个难题，更是一个亟需解决的问题。传统的识别大都基于功率、频谱或相位等诸多先验知识进行模板匹配，但在全盲条件下对多信号进行自适应识别是一个更加复杂的问题。为此，提出了一种基于通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral,USRP）、片上射频网络（RF Network on Chips,RFNOC）和Keras的自适应信号盲识别算法。首先构造基于深度学习的神经网络，然后使用初始IQ数据、初始功率谱密度数据和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)累积算法处理后的谱相关密度数据等三种不同的初始数据去训练它，利用其自适应性实现多信号的盲识别，最后通过基于USRP、RFNOC和Keras的软硬件验证了该算法的有效性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 盲信号识别 通用软件无线电外设 片上射频网络 神经网络 深度学习 |
Adaptive Blind Signal Recognition with USRP, RFNOC and Keras |
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| XU Sheng,LU Guangkuo.Adaptive Blind Signal Recognition with USRP, RFNOC and Keras[J].International Business Research,2020,60(7). |
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| Authors: | XU Sheng LU Guangkuo |
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| Institution: | 1.Project Management Center,Navy Equipment Department,Beijing 100841,China; Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blind signal recognition universal software radio peripheral(USRP) RF network on chips(RFNOC) neural network deep learning |
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