基于粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)合參數(shù)法的數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，通信技術(shù)的調(diào)制樣式也趨于復(fù)雜多樣化，正確高效的識(shí)別通信信道中數(shù)字調(diào)制信號(hào)的樣式，并對(duì)其加以利用，可以給人類在信號(hào)確認(rèn)與監(jiān)控、電子救援，通信對(duì)抗、軍事威脅等領(lǐng)域內(nèi)的通信研究帶來(lái)更大幫助。然而不同樣式的調(diào)制信號(hào)的調(diào)制參數(shù)不相同，因此，對(duì)調(diào)制信號(hào)有效監(jiān)控和識(shí)別成為了重要的研究課題。自動(dòng)調(diào)制識(shí)別的目的是為了在未知先驗(yàn)信息時(shí)，估計(jì)出信號(hào)的調(diào)制參數(shù)，然后對(duì)其調(diào)制方式進(jìn)行識(shí)別。
　　本文所作的主要工作:
　　1.首

2、先介紹了幾種數(shù)字調(diào)制信號(hào)產(chǎn)生原理，分析了各種信號(hào)的瞬時(shí)特征信息，并對(duì)每一類信號(hào)進(jìn)行了分析和仿真。
　　2.介紹了關(guān)于高階累積量的基礎(chǔ)知識(shí)，根據(jù)本文所研究的八種數(shù)字調(diào)制信號(hào)，在他們的高階累積量和瞬時(shí)幅度基礎(chǔ)上，選擇了（γmax、σaf、F1、F2、F3、σap、R、γenv）八個(gè)特征參數(shù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，這些特征參數(shù)能夠有效區(qū)分這八種數(shù)字調(diào)制信號(hào)。
　　3.詳細(xì)的闡述了粗糙集理論，并且利用了粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行選擇。