數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別方法的研究與應(yīng)用.pdf

1、通信信號(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別技術(shù)一直是電子對(duì)抗領(lǐng)域的重要研究課題，隨著現(xiàn)代電子通信技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是用現(xiàn)代化軟件來(lái)操縱、控制傳統(tǒng)的“純硬件電路”的無(wú)線通信技術(shù)引入之后，通信信號(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別越來(lái)越被關(guān)注。
　　論文提出了一種瞬時(shí)特征和功率譜特征相結(jié)合的數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，可以有效地區(qū)分2ASK，4ASK，2FSK，4FSK，BPSK和QPSK等調(diào)制信號(hào)。
　　當(dāng)信噪比較低時(shí)，基于瞬

2、時(shí)特征的調(diào)制識(shí)別方法很容易受到影響，這主要是因?yàn)樵肼晫?duì)瞬時(shí)參數(shù)的影響較大。信號(hào)的功率譜可以反映出調(diào)制信號(hào)的許多特征，功率譜會(huì)隨著信號(hào)載頻、碼元速率以及信噪比的變化而變化，但相同調(diào)制信號(hào)的功率譜形狀特征基本一致，通過(guò)引入基于功率譜的特征參數(shù)，可以有效提高低信噪比情況下的分類(lèi)效果。采用這種基于時(shí)頻特征相結(jié)合的分類(lèi)識(shí)別方法可以進(jìn)一步提高算法的魯棒性。
　　本文的仿真流程包括信號(hào)建模、噪聲建模、模擬采樣、預(yù)處理、參數(shù)提取、分類(lèi)器建模、分類(lèi)