基于卷积神经网络​数字信号QPSK调制

资 源 简 介

基于卷积神经网络​数字信号QPSK调制

详 情 说 明

数字信号QPSK调制是一种常用的数字通信调制方式，它通过改变载波的相位来传输信息。每个符号可以携带2个比特的信息，因此相比BPSK调制，QPSK具有更高的频谱效率。

在数字通信系统中，为了提高信号的抗干扰能力，通常会采用卷积编码对数据进行前向纠错编码。卷积编码通过引入冗余信息，使得接收端能够纠正传输过程中可能出现的误码。

为了进一步优化信号在频带受限信道中的传输性能，通常采用根升余弦滤波器进行脉冲成形。这种滤波器可以有效减少码间干扰，同时保持信号的带限特性。

在高斯信道环境下，信号会受到加性高斯白噪声的影响。通过仿真建模，我们可以分析不同信噪比条件下的系统性能，其中最直观的评价指标就是误码率。

在实际实现中，可以利用卷积神经网络来优化接收端的信号检测算法。传统方法通常采用匹配滤波器加判决的方式，而神经网络可以通过学习大量训练样本，自适应地提取信号特征，从而提高检测性能。

通过仿真可以得到不同信噪比下的误码率曲线，这条曲线直观展示了系统性能随信道条件恶化的变化趋势。在高信噪比区域，误码率会迅速下降，而在低信噪比区域则趋于平缓。这种分析对于通信系统设计具有重要指导意义。