【摘 要】
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现代战争信息的传输主要依靠无线电通信来实现,通信侦察的主要任务是对通信辐射源信号进行截获、测量、分析、识别和解调,调制识别是通信侦察的关键步骤之一,只有正确识别出
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现代战争信息的传输主要依靠无线电通信来实现,通信侦察的主要任务是对通信辐射源信号进行截获、测量、分析、识别和解调,调制识别是通信侦察的关键步骤之一,只有正确识别出信号的调制类型,才能为后续的解调以及采取相应的对抗手段提供有利的条件。本文主要研究对数字通信信号调制方式的识别,分别从特征提取和分类器设计的角度对调制识别算法进行研究。论文的主要工作总结如下:(1)研究了基于瞬时特征的调制识别算法。该算法选取幅度谱峰值、绝对幅度标准差等七种通信信号的瞬时特征作为分类特征,之后依据各特征参数的分类性能来设置决策树分类器的判决准则,并结合仿真结果选取判决门限完成决策树分类器的构造。通过仿真实验对该算法性能进行了分析。(2)提出了基于高阶累积量和熵值联合特征的调制识别算法。在该算法中,为提高算法的抗噪性和稳定性,提取高阶累积量特征对数字通信信号进行识别,并提取熵值特征对高阶累积量特征无法识别的信号进行分类。依据各特征参数的分类性能选取判决准则和门限值构造出决策树分类器,从而实现对信号调制方式的识别。通过仿真实验对该算法性能进行分析,并与基于信号瞬时特征的调制识别算法进行了性能对比分析。(3)研究了支持向量机(SVM)在调制识别中的应用。选用粒子群(PSO)算法对SVM中的参数进行优化,构造出PSO-SVM分类器。仿真结果表明,基于PSOSVM的调制识别算法在信噪比为-3dB时能有效地识别出各类数字通信信号,且PSOSVM较SVM的分类性能有所提升。(4)为改善PSO算法易出现局部收敛的现象,提出了一种改进粒子群算法。该算法通过在粒子群算法中引入邻域搜索的概念,实现对PSO算法的改进。利用改进PSO算法对SVM中的参数进行优化,构造出改进PSO-SVM分类器。仿真结果表明,基于改进PSO-SVM的调制识别算法在信噪比为-4dB时能有效地识别出各类数字通信信号,且改进PSO-SVM的分类性能较PSO-SVM有所提升。
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