通信信號調(diào)制樣式識別技術(shù).pdf

1、近幾十年來，人們在通信信號的識別方面作了大量有益的探索，提出了很多新思路和新方法。本文介紹了常用的通信信號(包括模擬調(diào)制樣式和數(shù)字調(diào)制樣式)的時域、頻域特征，首先從時頻域提取信號的特征參數(shù)，用于區(qū)分2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、64QAM這8種信號，用仿真信號和實際采樣信號驗證了該方法的可行性。接著，本文介紹了高階累積量的定義和多種數(shù)字調(diào)制信號高階累積量的值，通過計算基帶信號的高階累積量，可以對

2、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM六種信號進行分類，利用仿真信號和實際采樣信號對該方法進行了論證，該方法可以在低信噪比條件下實施。此外，本文還討論了小波變換的原理，并且采用離散小波變換提取特征參數(shù)，對DSB、2ASK、FM/PM、2FSK、2PSK信號進行分類，采用仿真信號對該方法進行了試驗驗證。在分類器設(shè)計方面，介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別的原理，采用前述的三種特征提取方法，分別結(jié)合判決樹分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分

3、類器對信號進行分類，并且進行了試驗論證。 本文針對上述三種特征提取方法和兩種分類器，在不同的信噪比下對仿真數(shù)據(jù)和實際采樣數(shù)據(jù)進行了多次驗證試驗，取得了令人滿意的試驗結(jié)果。這些試驗結(jié)果也反映了利用上述三種不同特征提取方法和兩種不同分類器對信號進行識別的效果和性能，本文總結(jié)了這些不同方法的優(yōu)缺點。同時，本文還研究了采用高階累積量估計MPSK信號符號信噪比的方法和利用連續(xù)小波變換估計數(shù)字調(diào)制信號符號速率的方法，利用仿真信號證明了這兩種