粒子群優(yōu)化算法在通信信號調制模式識別中的應用.pdf

1、通信信號調制模式識別廣泛應用于信號確認，干擾辨識，無線電偵聽，電子對抗和信號檢測等領域。通信信號的調制主要分為兩大類:模擬調制信號和數字調制信號。本文主要針對數字調制信號的調制方式自動識別進行研究。
　　針對比較常用的6種數字通信調制信號，首先介紹了用于區(qū)分這些信號的特征參數的提取，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)定性的自動識別調制信號

2、的分類器設計。分類器的設計理論主要有決策樹、支持向量機(SVM)和神經網絡等?？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，而神經網絡在實際應用中容易陷入局部極小值的問題，特引入了在函數優(yōu)化、數據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計算法的關鍵參數選擇進行擇優(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，對六種數字