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1、通信信號(hào)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別及其相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)是通信領(lǐng)域中非常重要的一個(gè)問題,在民用或軍用場(chǎng)合都有極為重要的應(yīng)用。它要求接收機(jī)在先驗(yàn)知識(shí)不足的情況下,在同一個(gè)硬件平臺(tái)上能正確識(shí)別調(diào)制信號(hào)的類型,并對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的解調(diào),提取調(diào)制參數(shù),如基帶信號(hào),載頻頻率等。近年來,人們針對(duì)不同的調(diào)制信號(hào)提出了許多調(diào)制識(shí)別的思想和方法,本文主要研究了6種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別以及全數(shù)字解調(diào)方法。
早期的調(diào)制識(shí)別由于人工參與,存在很多人為
2、因素,識(shí)別結(jié)果因人而異,識(shí)別種類也非常有限。本文研究分析了基于時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征的5個(gè)參數(shù),通過對(duì)信號(hào)的瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)相位做統(tǒng)計(jì)處理,可以正確的識(shí)別2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK和4PSK這6種調(diào)制信號(hào)。本文利用Matlab編程產(chǎn)生各種調(diào)制信號(hào)的數(shù)據(jù)樣本,并對(duì)其進(jìn)行特征提取,形成特征矢量樣本集,對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試。
綜合考慮各種分類器的優(yōu)缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。該分類器
3、使用BP算法,自適應(yīng)改變判決門限,每次分類使用全部特征參數(shù),使得系統(tǒng)識(shí)別成功率大大提高。經(jīng)Matlab仿真驗(yàn)證,2ASK識(shí)別率為91.67%;4ASK識(shí)別率為98.33%;2FSK識(shí)別率為95.00%;4FSK識(shí)別率為96.67%;2PSK和4PSK識(shí)別率為100%,6種調(diào)制信號(hào)的整體識(shí)別率為96.94%。
傳統(tǒng)的解調(diào)系統(tǒng)大都是針對(duì)特定調(diào)制樣式、特定帶寬的單一解調(diào)系統(tǒng),因此應(yīng)用范圍有限。本文針對(duì)無噪聲情況下調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn),
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