1. Azzouz E.E., Nandi A.K. Automatic Modulation Recognition of Communication Signals. Kluwer Academic Publishers, 1996.
2. Zhu Z. and Nandi K. Automatic modulation classification principles, algorithms and applications, John-Wiley & Son, London, 194 p.
3. Курбаналиев В.К., Горбунов Ю.Н. Автоматическое распознавание видов модуляции: кумулянтный подход // Вестник РАЕН, 2023, вып. № 1.
4. Аджемов С.С., Кленов Н.В., Терешонок М.В., Чиров Д.С. Методы распознавания видов цифровой модуляции сигналов в когнитивных радиосистемах // Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия, 2015, № 6. С. 19-27. EDN: VNUIOX
5. Steiner M.P. Spectrum Sensingand Blind Automatic Modulation Classification in Real Time. Master of science in electrical and computer engineering / M.P. Steiner. Blacksburg, Virginia, 2011. 75 p.
6. Dobre O., Abdi A., Bar-Ness Y. and Su W.A Surveyof Automatic Modulation Classification Techniques: Classical Approaches and New Trends // IEEE Proceedings on Communications, 2006.
7. Zhang L. Research on modulation recognition algorithm based on high-order cumulant // Journal of Information Engineering University, 2017,vol. 18, № 4. P. 403-408. issn.1671-0673.2017.04.005. DOI: 10.3969/j
8. Velampalli C. Hier archical blind modulation classification in the presence of carrier frequency offset / Master’s Thesis. Communications Research Center, 2010. P. 1-39.
9. Thakur P., Madan S. and Madan M. Trendsinautomatic modulation classification for advanced data-communication networks // International journal ofadvanced research in computer engineering & tech-nology, vol. 4. 12 p.
10. Lee J.H., Kim J., Kim B., Yoon D., Choi J.W. Robust automatic modulation classification technique forfading channels via deep neural network // Entropy, 2017, vol. 19, № 9. P. 454.
11. Курбаналиев В.К. Кумулянтные признаки для определения типа манипуляции сигналов // РЭНСИТ,2020. № 12(3). С. 331-340. DOI: 10.17725/ren-sit.2020.12.331
12. Аведьян Э.Д., Дам В.Н. К выбору кумулянтных признаков в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов // Информатизация и связь, 2015, № 4. С. 11-15. EDN: UXWOEL
13. Дам Ван Ньить. Нейросетевые технологии в задаче автоматического распознавания видов цифровой модуляции. Дисс.... канд. техн. наук. М.: МФТИ, 2018. 159 с.
14. Smith A., Evans M. and Downey J. Modulation classification of satellite communication signals usingcumulants and neural networks, Cognitive Communications for Aerospace Applications Workshop, 8 p.
15. Young A.F. Classification of digital modulation typesin multipath environments / Master’s Thesis. Naval Postgraduate School, Monterey, CA 93943-5000, California. June 2008. P. 1-65.
16. Дам В.Н. OFDM-модуляция в задаче автоматического распознавания вида цифровой модуляции // Информационные технологии. 2018, т. 24, № 5. С. 345-350. EDN: UQAHJX
17. Парамонов А.А., Нгуен В.М., Нгуен М.Т. Многозадачная нейронная сеть в задаче распознавания вида QAM- и PSK- модуляции в условиях параметрической априорной неопределенности // Russian Technological Journal, 2023, т. 11, № 4. С. 49-58. EDN: XMNMBT
18. Горбунов Ю.Н., Тимошенко П.И. Стохастическая радиолокация. Основы теории и расчетов / Под ред. проф. Ю.Н. Горбунова. М.: Горячая линия-Телеком, 2023. 464 с.
19. Пат. RU 2682304, МПК G06N 3/02, 18.03.2019 Бюлл. № 8. Способ распознавания типов манипуляции радиосигналов / И.В. Колбаско, А.В. Квасов, И.А. Юрьев, М.В. Фесенко.
20. Леонов В.П., Ширяев А.Н. К технике вычисления семинвариантов // Теория вероятности и ее применение, 1959, т. 4, вып. 3. С. 342-355.
21. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. М.: Советское радио, 1978. 376 с.
22. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966.
23. Курбаналиев В.К., Фесенко М.В., Горбунов Ю.Н. Использование кумулянтного анализа для распознавания цифровых видов модуляции радиосигналов // Радиотехника, 2024, т. 88, № 5. С. 38-48. EDN: NNQCEY