通信信號(hào)調(diào)制樣式識(shí)別技術(shù).pdf

1、近幾十年來，人們?cè)谕ㄐ判盘?hào)的識(shí)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(hào)(包括模擬調(diào)制樣式和數(shù)字調(diào)制樣式)的時(shí)域、頻域特征，首先從時(shí)頻域提取信號(hào)的特征參數(shù)，用于區(qū)分2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、64QAM這8種信號(hào)，用仿真信號(hào)和實(shí)際采樣信號(hào)驗(yàn)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(hào)高階累積量的值，通過計(jì)算基帶信號(hào)的高階累積量，可以對(duì)

2、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM六種信號(hào)進(jìn)行分類，利用仿真信號(hào)和實(shí)際采樣信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行了論證，該方法可以在低信噪比條件下實(shí)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(duì)DSB、2ASK、FM/PM、2FSK、2PSK信號(hào)進(jìn)行分類，采用仿真信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。在分類器設(shè)計(jì)方面，介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)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(duì)信號(hào)進(jìn)行分類，并且進(jìn)行了試驗(yàn)論證。 本文針對(duì)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(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行了多次驗(yàn)證試驗(yàn)，取得了令人滿意的試驗(yàn)結(jié)果。這些試驗(yàn)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(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別的效果和性能，本文總結(jié)了這些不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，本文還研究了采用高階累積量估計(jì)MPSK信號(hào)符號(hào)信噪比的方法和利用連續(xù)小波變換估計(jì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)符號(hào)速率的方法，利用仿真信號(hào)證明了這兩種