通信信号调制识别中的分类器设计

在通信领域，信号调制识别是一项关键的任务，涉及到对不同调制方式的信号进行有效分类和识别。本文聚焦于通信信号调制识别中的分类器设计，旨在提出一种高效而可靠的分类器，以应对复杂多变的通信环境。通过深入研究信号调制技术和现有分类算法，我们探索了一种新的设计方案，旨在提高分类准确性和鲁棒性。关键的挑战之一是在噪声干扰和信号衰减的情况下实现可靠的分类。为了解决这一问题，我们采用了先进的机器学习技术，结合深度学习模型，以提高分类器对复杂信号模式的适应能力。实验结果表明，所提出的分类器在不同调制环境下表现出色，具有较强的鲁棒性和泛化能力。