一種新的混合模式調制識別算法的研究.pdf

1、隨著通信技術的發(fā)展，數(shù)字通信在日常生活和工作中扮演著越來越重要的角色。信號調制是通信領域中至關重要的技術，是信號發(fā)射、傳送和接收的基礎環(huán)節(jié)。當前調制類型的識別已成為通信領域的研究課題，其中信號自動調制識別更是成為目前調制識別領域的熱點研究課題。數(shù)字調制類型的識別主要應用于數(shù)字確認、干擾辨別、無線電偵聽、電子對抗和軟件無線電等領域。不論在軍用方面還是民用方面通信信號的調制識別都有著及其重要的應用。在軍事信號偵查方面，信號的識別應用極為廣泛

2、，其應用范圍主要有信號診斷，信號監(jiān)聽和信號辨認等方面。在民用方面通信號調制識別主要應用于無線電頻譜的管理。伴隨著軟件無線電技術的崛起，信號自動調制識別技術顯得越來越重要。
　　 本文首先對信號調制識別基礎理論進行了闡述與仿真，其次本文對高階累積量的基礎理論知識進行了闡述，在信號特征值提取細節(jié)方面也做了較詳細的闡述與仿真。最后本文提出了兩種信號調制識別算法:在已知信噪比情況下，運用多分類神經(jīng)網(wǎng)絡自動調制識別算法和在未知信噪比情況下

3、，混合神經(jīng)網(wǎng)絡自動調制識別算法。通過兩種方法的比較可以看出噪聲對信號調制識別的影響，同時本文加入了高階累積量特征參數(shù)，減小了噪聲對信號識別的干擾，提高了信號識別率。從實驗結果可以看出運用混合調制識別方法，對數(shù)字信號調制識別率有很大的提高。
　　 本文的工作主要有:
　　 1.對幾種常見的數(shù)字信號調制原理進行了闡述，其中加入了正交振幅調制信號(MQAM)，并對這幾種常見的數(shù)字信號的時頻特性進行了分析與仿真。
　　

4、2.介紹了高階累積量的基本理論知識與特征提取的基本方法。首先闡述了信號的各階高階矩與高階累積量。其次對信號的瞬時特征參數(shù)進行了介紹，主要分析了信號的幅度、頻率和相位。并且對信號瞬時特征進行了仿真分析。
　　 3.主要闡述了數(shù)字信號特征提取的算法。然后根據(jù)每種調制信號調制方式的不同，提出了用于信號自動調制識別的七個特征值。其次詳細的闡述了信號特征提取中的注意事項。
　　 4.主要闡述了運用神經(jīng)網(wǎng)絡進行信號的調制識別算法的研

5、究。首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，其中著重闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本概念與基礎知識。提出了改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡。最后基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，提出了多分類神經(jīng)網(wǎng)絡和混合神經(jīng)網(wǎng)絡兩種模式。分別在己知信號的信噪比情況下運用多分類神經(jīng)網(wǎng)絡和未知信噪比情況下運用混合神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)字調制信號進行了識別研究和實驗仿真。通過對這兩種方法的比較，一方面證明了噪聲對信號調制識別的影響。另一方面表明在未知信噪比情況下，加入高階累積量能夠有效地提高信號的識別率。實驗