【摘 要】
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通过分析数字调制信号及其非线性变换的功率谱，提出了两个新的调制特征参数，改进了两个相关特征的描述，设计了一种采用神经网络集成结构分类器的识别方案，实现了AWGN信道下常用数
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院,西南电子电信技术研究所
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通过分析数字调制信号及其非线性变换的功率谱，提出了两个新的调制特征参数，改进了两个相关特征的描述，设计了一种采用神经网络集成结构分类器的识别方案，实现了AWGN信道下常用数字调制信号的自动识别．仿真表明，谱形状特征参数具有很好的抗噪声能力，离散谱线特征参数对信号调制参数更加稳健性，神经网络集成分类器的识别性能显著优于单个网络分类器，SNR〉5dB时该识别方法的总体识别率在94％以上．
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