基于固有時(shí)間尺度分解的數(shù)字調(diào)制識(shí)別.pdf

1、調(diào)制自動(dòng)識(shí)別就是對(duì)未知調(diào)制信號(hào)提取適當(dāng)?shù)奶卣鲄?shù)，通過適當(dāng)?shù)姆诸愃惴ū鎰e出信號(hào)的調(diào)制樣式。隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，通信信號(hào)的調(diào)制樣式變得更加復(fù)雜多樣，信號(hào)環(huán)境日益密集，調(diào)制識(shí)別近年來逐漸成為信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。
　　 本文研究基于固有時(shí)間尺度分解算法的數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別，取得的主要成果包括：
　　 1.利用固有時(shí)間尺度分解進(jìn)行信號(hào)處理，并采用簡化算法提取信號(hào)的瞬時(shí)幅度，瞬時(shí)相位和瞬時(shí)頻率信息，該算法復(fù)雜度低，并可得

2、到精確的時(shí)間一頻率信息；提出了基于固有時(shí)間尺度分解的決策樹識(shí)別算法，利用改進(jìn)的門限設(shè)置，對(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別。仿真表明，在信噪比為10dB的情況下，該算法的平均識(shí)別準(zhǔn)確率能夠達(dá)到98.6％。
　　 2.利用可分性測(cè)度F比，D比對(duì)提取的信號(hào)時(shí)域、頻域、功率譜特征以及分形特征參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到優(yōu)選特征，組成特征矢量，它具有良好的類內(nèi)聚集特性和類間分離程度，有利于下一步的分類識(shí)別。
　　 3.利用改進(jìn)的距離測(cè)量分類器，通