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《數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別方法的研究與應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)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(jí)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(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別技術(shù)一直是電子對(duì)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(hào)調(diào)制方式自動(dòng)識(shí)別越來越被關(guān)注。論文提出了一種瞬時(shí)特征和功率譜特征相結(jié)合的數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類識(shí)別，可以有效地區(qū)分2ASK，4ASK，2FSK，4FSK，BPSK和QPSK等調(diào)制信號(hào)。當(dāng)信噪比較低時(shí)，基于瞬時(shí)特征的調(diào)制識(shí)別方法很容易受到影響，這主要是因?yàn)樵肼晫?duì)瞬時(shí)參數(shù)的影響較大。信號(hào)的功率譜可以反映出調(diào)制信號(hào)的許多特征，功率譜會(huì)隨著信號(hào)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(hào)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(shí)頻特征相結(jié)合的分類識(shí)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(hào)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(shí)別以及統(tǒng)計(jì)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(shí)別。在信噪比大于15dB時(shí)，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(shí)別調(diào)制信號(hào)的準(zhǔn)確率大大提高。關(guān)鍵詞：調(diào)制識(shí)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
