數(shù)字通信信號調(diào)制方式自動識別方法的研究與應(yīng)用

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1、數(shù)字通信信號調(diào)制方式自動識別方法的研究與應(yīng)用ResearchandApplicationofAutomaticModulationRecognitionofDigitalCommunicationSignals工程領(lǐng)域：電子與通信工程作者姓名：史甜姝指導(dǎo)教師：金志剛教授企業(yè)導(dǎo)師：袁紅高級工程師天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院二零一五年十一月中文摘要通信信號調(diào)制方式自動識別技術(shù)一直是電子對抗領(lǐng)域的重要研究課題，隨著現(xiàn)代電子通信技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是用現(xiàn)代化軟件來操縱、控制傳統(tǒng)的“純硬件電路”的無線通信技術(shù)引

2、入之后，通信信號調(diào)制方式自動識別越來越被關(guān)注。論文提出了一種瞬時特征和功率譜特征相結(jié)合的數(shù)字通信信號調(diào)制方式識別方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類識別，可以有效地區(qū)分2ASK，4ASK，2FSK，4FSK，BPSK和QPSK等調(diào)制信號。當(dāng)信噪比較低時，基于瞬時特征的調(diào)制識別方法很容易受到影響，這主要是因為噪聲對瞬時參數(shù)的影響較大。信號的功率譜可以反映出調(diào)制信號的許多特征，功率譜會隨著信號載頻、碼元速率以及信噪比的變化而變化，但相同調(diào)制信號的功率譜形狀特征基本一致，通過引入基于功率譜的特征參數(shù)，可以有

3、效提高低信噪比情況下的分類效果。采用這種基于時頻特征相結(jié)合的分類識別方法可以進(jìn)一步提高算法的魯棒性。本文的仿真流程包括信號建模、噪聲建模、模擬采樣、預(yù)處理、參數(shù)提取、分類器建模、分類器訓(xùn)練、分類識別以及統(tǒng)計結(jié)果。本文提出的方法僅僅使用1至2次傅里葉變換和少量的乘加便完成了正確的識別。在信噪比大于15dB時，通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器及文中的四種參數(shù)，可使識別調(diào)制信號的準(zhǔn)確率大大提高。關(guān)鍵詞：調(diào)制識別，數(shù)字調(diào)制，功率譜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ABSTRACTTheresearchforcommunicationsig

4、nalmodulationmodeofautomaticidentificationisoneoftheimportantsubjectsinthefieldofcommunication.Withthedevelopmentofelectronictechnology,especiallywiththemodernsoftwaretomanipulateandcontrolofthetraditional"purehardwarecircuit"aftertheintroductionofwir

5、elesscommunicationtechnology,communicationsignlmodulationmodeofautomaticidentificationispaidmoreandmoreattention.Thispaperproposesatransientcharacteristicsandthepowerspectrumcharacteristicsofthecombinationofdigitalcommunicationsignalmodulationmodereco

6、gnitionmethod,throughtheneuralnetworkclassifiertoclassifyrecognition,caneffectivelydistinguishbetween2ASK,4ASK,2FSK,4FSK,BPSKandQPSK.Whenthesignalnoiseratio(SNR)islow,themodulationrecognitionmethodbasedoninstantaneouscharacteristicwillbeaffectedeasily

7、,thisismainlybecausethattheinfluenceofnoiseisaffectbyinstantaneousparameters.Signalpowerspectrumcanreflectmanycharacteristicsofmodulationsignal,whenthesignalcarrierfrequency,symbolrateandsignal-to-noiseratiochanges,powerspectrumwillbeaffected,butthesa

8、mebasicmodulationsignalpowerspectrumshapecharacteristic,byintroducingbasedonpowerspectralcharacteristicparameters,caneffectivelyimprovetheclassificationeffectoflowSNRsituation.Usingthisclassificationrecognitionmethodbasedoncombinationoftime-fr