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Blind Recognition Algorithm of Convolutional Code via Convolutional Neural Network
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OA
AI
DOI：10.1155/int/3183819.png)
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摘要
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针对卷积码类中盲识别这一棘手问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNNs）的卷积码盲识别方法。首先，该算法采用传统方法生成不同的卷积码，特征提取算法采用欧几里得算法定理。然后，将输入信号加载到CNN中；接着，通过卷积核提取特征。最后，在全连接层网络中应用Softmax激活函数。当输入信号通过上述各层后，系统对信号进行分类。研究结果指出，所提出的算法提高了码长和码率的识别性能。对于参数为(5, 7)、(15, 17)、(23, 35)、(53, 75)的不同卷积码以及参数为(3, 1, 6)、(3, 1, 7)、(2, 1, 7)、(2, 1, 6)和(2, 1, 5)的相似卷积码，在信噪比（SNR）为3 dB时，参数分类的识别率可达100%。
Keyword:
convolutional code
convolutional neural network
Softmax activating function
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