【摘 要】
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针对超奈奎斯特速率传输信号在传输过程中产生的严重码间干扰问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的解调器,对双极性扩展的二进制相移键控（bipolar EBPSK）超奈奎斯特速率信号进
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（No.6504000089）
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针对超奈奎斯特速率传输信号在传输过程中产生的严重码间干扰问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的解调器,对双极性扩展的二进制相移键控（bipolar EBPSK）超奈奎斯特速率信号进行解调.利用卷积神经网络局部感受野、池化和权值共享的特点,提出了一种具有6层结构的卷积神经网络来解调扩展的二进制相移键控调制信号并消除码间干扰.实验结果表明：当码率为1.07 k Bd、发送端带宽限制为1 k Hz,且一个码元中跳变载波周期数K=5,10,15,28时,CNN单码元判决方法误码率性能总体优于CNN双码元联合
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