基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信信號調(diào)制識別算法研究.pdf

1、通信信號調(diào)制樣式的自動識別是非協(xié)作通信中的主要問題，也是軟件無線電接收機(jī)必備的功能之一。調(diào)制識別技術(shù)是近年來信號處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題，在軍事和民用領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用前景。隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，通信信號的體制和調(diào)制樣式變得更加復(fù)雜多樣，使得常規(guī)識別方法和理論無法有效地對通信信號進(jìn)行識別，這也給通信信號的識別研究提出了更高的要求。
　　調(diào)制識別是獲取通信信號信息內(nèi)容的前提條件。本文針對AM、DSB、LSB、FM、2FSK、4FS

2、K、MSK、BPSK、QPSK等常用調(diào)制類型的識別問題，尤其是在低信噪比下的識別進(jìn)行了深入的研究和探索。論文以通信信號的統(tǒng)計特性為基礎(chǔ)，采用了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模式識別方案。該方案的特點(diǎn)是，識別無須任何先驗(yàn)知識，識別的調(diào)制類型多，識別的正確率高，達(dá)到了自動分類識別的目的，并有利于實(shí)現(xiàn)識別的實(shí)時化。論文主要內(nèi)容可概括如下：
　　首先，研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的方法及特點(diǎn)。對本文所采用的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行介紹和分析

3、，針對BP算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺點(diǎn)提出了改進(jìn)的彈性BP算法，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力進(jìn)行優(yōu)化提高。其次,提取了用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的特征集。介紹了常用的通信信號,包括模擬調(diào)制樣式和數(shù)字調(diào)制樣式的時域、頻域特征，提取了基于信號的瞬時幅度、瞬時相位、瞬時頻率以及功率譜的9個特征參數(shù)，用于區(qū)分AM、DSB、LSB、FM、2FSK、4FSK、MSK、BPSK、QPSK這9種調(diào)制信號。
　　再次，通過對決策樹判決的分析，設(shè)計了分層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)