基于小波神經網絡無線通信信號調制類別檢測研究.pdf

1、調制識別是通信環(huán)境中信號處理的關鍵問題。而大部分調制識別技術是建立在先驗知識的前提下進行的，并且需要較高的信噪比才能達到比較理想的識別效果。但是一般情況下獲取的都是低信噪比的信號，因此如何有效的實現低信噪比條件下的調制盲識別（無先驗知識識別）就具有重要的研究意義。本文主要研究是無先驗知識和低信噪比條件下的無線通信信號調制識別方法。主要工作有以下幾方面：
　　首先，介紹了軟件無線電的相關調制技術和接收機模型，得出與本文分析的調制信號

2、相應的接收機模型；并根據信道化和多相結構理論將整個信道劃分為8個子信道，仿真實現了8通道實信號多相信道化結構。
　　其次，介紹了常見AM,FM,PM三種模擬調制信號和2ASK,4ASK,2FSK,4FSK,2PSK,4PSK六種數字信號的調制技術并給出仿真結果，通過分析上述九種調制信號的時頻圖和表達式，并總結出相應調制的時域頻域特征，為后續(xù)特征提取做好準備工作。
　　接著介紹了如何利用小波變換對上述九種調制信號進行特征參數提

3、取，并且給出了一種基于小波變換前后信噪比增益和小波變換系數模均值變化的方法選取基小波和分解尺度，同時通過小波變換前后信噪比增益值，證明了小波變換對噪聲具有抑制作用。并且介紹了特征提取算法的DSP實現。
　　最后，設計出三種基于小波變換和RBF神經網絡的調制信號檢測方法對上述常見九種調制信號進行識別。一種是小波RBF網絡的調制檢測方法，在信噪比為5dB時平均識別率達90％以上。并在此檢測方法的基礎上進行了改進，給出采用陣列式RBF網