【摘 要】
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该论文针对BPSK,QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK共9种调制类型识别问题,采用了统计模式识别的方案,从待识别信号中提取特征集,设计完成了分层结构的神经网
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该论文针对BPSK,QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK共9种调制类型识别问题,采用了统计模式识别的方案,从待识别信号中提取特征集,设计完成了分层结构的神经网络分类器进行识别,在SNR≥8dB时,识别正确率达到97﹪以上,优于其他方法.其特点是,识别无须任何先验知识,识别的数字调制类型多,识别的正确率高,达到了自动分类识别的目的,并有利于实现识别的实时化,仿真结果表明了此方法的优越性.作者的主要成果,一是研究了数字调制方式识别的特征集,提出了好的特征的3个要求,为寻找好的特征集提供了理论依据.在此基础上从信号中提取了5个基于信号复杂度、信号包络及信号差分包络统计特征的参数,构造了特征集;二是对原有的神经网络进行了改造,通过决策树的分析,设计了分层结构的神经网络分类器,并通过改进学习算法,目标矩阵和神经网络隐层层数等大大加快了神经网络的训练速度,提高了识别正确率.该文同时对小波变换估计PSK信号码速率的方法进行了研究.基于WT(小波变换)可有效地提取PSK信号瞬变特性的功能,通过对小波变换幅值求自相关运算及其他处理,在无任何调制信号先验知识的条件下,实现了PSK信号符号速率的准确估计.仿真结果表明,信噪比≥8dB时能准确估计PSK信号的符号速率.
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