低信噪比調(diào)制信號識別方法的研究.pdf

1、通信信號的調(diào)制識別是截獲信號處理研究領(lǐng)域的一個十分重要的課題。它需要在復(fù)雜環(huán)境和有噪聲干擾的條件下確定出信號的調(diào)制方式和調(diào)制參數(shù)，從而為進一步分析和處理信號提供依據(jù)。調(diào)制方式是區(qū)別不同性質(zhì)通信信號的一個重要特征，調(diào)制識別的目的就是在沒有其他先驗知識的情況下，通過對接收信號進行處理，從而判斷出信號的調(diào)制方式，并估計出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)。隨著通信技術(shù)的發(fā)展，空間信號越來越密集和復(fù)雜，通過接收機接收到的信號不再是單一的調(diào)制信號，這就加大了調(diào)制信號

2、識別的難度，同時也對調(diào)制識別的研究提出了更高的要求。 從最近國內(nèi)外發(fā)表的文獻中可以看出，通信信號的自動調(diào)制識別理論的研究正在倍受日益增長的關(guān)注和重視，特別是在低信噪比條件下調(diào)制方式的識別。本文在前人的研究基礎(chǔ)上主要做了如下工作: (1)研究了模擬調(diào)制信號的識別方法。選用簡單、判別特征好的信號高階包絡(luò)特征和譜對稱性兩個參數(shù)實現(xiàn)了在沒有先驗知識和低信噪比情況下AM、DSB、USB、LSB和FM五種模擬調(diào)制信號的成功識別，并設(shè)

3、計了識別流程。 (2)研究了數(shù)字調(diào)制信號的識別方法。首先利用升余弦濾波器對其進行預(yù)處理，然后提取了五個特征參數(shù)，分別利用決策樹分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行數(shù)字調(diào)制識別。決策樹分類器需要設(shè)定判決門限，但判決門限的選擇是比較繁瑣的，人為因素很大，所以識別性能嚴重依賴于判決門限。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器采用了多層組合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，本文設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)模型及訓(xùn)練算法與傳統(tǒng)方法相比在收斂速度、訓(xùn)練時間以及識別率方面都有很大的改進。 (3)研究了