【摘 要】
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数字调制识别位于数字通信系统的接收端,在信号解调前需要对信号进行调制类型识别。数字调制信号的识别是提取接收端信号的某种特征,选择合适的分类器对信号分类识别。根据识别的调制方式,选择相应的解调器进行解调,从而恢复出原始的信号。本文研究的目的是在不同的信噪比条件下,针对四类、共十种常见数字调制信号,使用瞬时信号特征、高阶累积量、星座图特征作为调制信号特征,使用改进型BP神经网路和卷积神经网络作为分类器
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数字调制识别位于数字通信系统的接收端,在信号解调前需要对信号进行调制类型识别。数字调制信号的识别是提取接收端信号的某种特征,选择合适的分类器对信号分类识别。根据识别的调制方式,选择相应的解调器进行解调,从而恢复出原始的信号。本文研究的目的是在不同的信噪比条件下,针对四类、共十种常见数字调制信号,使用瞬时信号特征、高阶累积量、星座图特征作为调制信号特征,使用改进型BP神经网路和卷积神经网络作为分类器,对待识别信号集合进行识别。本文主要的研究方法是,在待识别信号的选择上,选择MASK、MFSK、MPSK、MQAM信号;在特征量选择上,使用的特征量为瞬时特征量、高阶累计量和星座图特征;在分类器选择上,使用BP神经网络分类器和卷积神经网络分类器。实验中使用的仿真平台是MatLab2014a、TensorFlow机器学习框架和python相关的库。论文包含的工作和创新点总共有五点。第一,提出基于改进粒子群(PSO)的BP神经网络算法用于解决网络训练时陷入局部极小值的问题。第二,提出基于改进LetNet-5模型的卷积神经网络算法用于对集合{4QAM 16QAM64QAM}识别,该网络减少了网络训练时间。第三,使用五种常见的瞬时信号特征对待识别信号集合进行识别仿真,验证瞬时信号特征是能够识别待识别信号集合。第四,以四阶和六阶累积量为基础,构建高阶累积量特征并对待识别信号集合进行试验仿真,验证所提取的高阶累积量是能够识别待识别信号集合。从最终的实验仿真结果来看,第一,相比于传统算法,基于改进粒子群的BP神经网络算法使每种信号的识别率都得到提升,当信噪比等于5dB时,每种信号的识别率都接近85%。第二,基于改进LetNet-5模型的卷积神经网络能够较好地将不同QAM信号区分开,其中在信噪比为5dB时,识别率都接近90%。
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