粒子群優(yōu)化算法在通信信號調(diào)制模式識別中的應(yīng)用.pdf

1、通信信號調(diào)制模式識別廣泛應(yīng)用于信號確認(rèn)，干擾辨識，無線電偵聽，電子對抗和信號檢測等領(lǐng)域。通信信號的調(diào)制主要分為兩大類:模擬調(diào)制信號和數(shù)字調(diào)制信號。本文主要針對數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制方式自動識別進行研究。
　　針對比較常用的6種數(shù)字通信調(diào)制信號，首先介紹了用于區(qū)分這些信號的特征參數(shù)的提取，提取方法包括比較常用的基于時頻分析法、高階累積量等，并對不同的信號特征參數(shù)提取方式進行分析比較。然后著手于高精確率、高速度和高穩(wěn)定性的自動識別調(diào)制信號

2、的分類器設(shè)計。分類器的設(shè)計理論主要有決策樹、支持向量機(SVM)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?？紤]到常用的決策樹識別節(jié)點過多和支持向量機(SVM)識別處理多類問題分類繁瑣，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中容易陷入局部極小值的問題，特引入了在函數(shù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘等方面具有突出優(yōu)勢的混沌粒子群算法來對以上常用分類器設(shè)計算法的關(guān)鍵參數(shù)選擇進行擇優(yōu)提取，極大地改進了這些傳統(tǒng)分類器算法的準(zhǔn)確度，體現(xiàn)了較好的效果。
　　在信噪比取5％、10％、15％的情況下，對六種數(shù)字