基于多特征融合的調(diào)制模式識別研究.pdf

1、在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，調(diào)制信號的復(fù)雜程度越來越高，一些通信系統(tǒng)需要對多種調(diào)制信號進行識別，但目前算法多數(shù)缺乏通用性，即識別種類有限。另外在常用算法中，較多使用單一特征參數(shù)對信號進行識別，在噪聲較大時，很難進行有效識別。
　　本文針對調(diào)制信號在噪聲環(huán)境中識別率不高的問題，通過特征參數(shù)提取和分類器的改進和優(yōu)化，研究MASK\MFSK\MPSK\MQAM等13種典型數(shù)字信號調(diào)制方式在低信噪比環(huán)境中的識別率。在特征參數(shù)提取方法中，本文使用了歸

2、一化樣本熵特征，該參數(shù)能表征數(shù)據(jù)的復(fù)雜度程度；針對單一的特征參數(shù)識別率不高的問題，給出了基于多特征的多特征融合算法，將多個特征參數(shù)融合為可供調(diào)制信號類間識別的二進制特征參數(shù)，再進行模式識別，主要用于MASK\MFSK\MPSK\MQAM四類經(jīng)典調(diào)制類型的識別。在類間識別中，本文給出了基于星座圖的AP-FCM聯(lián)合聚類算法，并使用聚類有效性準則檢測聚類性能，該算法能夠自適應(yīng)的重構(gòu)星座圖，以此對2PSK\4PSK\8PSK\16PSK\16Q

3、AM\32QAM\64QAM調(diào)制信號進行識別；對MASK調(diào)制信號通過基于幅度譜密度和樣本熵特征的融合進行識別，識別種類分別為2ASK\4ASK\8ASK調(diào)制信號；MFSK調(diào)制信號通過頻譜的譜峰個數(shù)和譜峰間距的標準偏差特征的融合進行對2FSK\4FSK\8FSK調(diào)制信號識別。最后，還給出了基于MATLAB GUI的AP-FCM聚類算法的仿真界面設(shè)計。
　　本文通過對改進和優(yōu)化的算法的仿真和實驗，在信噪比較低時，該算法能準確識別調(diào)制類