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从GAR模型参数提取特征的数字调制识别新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种从观察序列的广义自回归(GAR)模型参数提取待识别信号的伪瞬时中心频率和伪瞬时3dB带宽特征,并利用神经网络分类器的数字调制识别新方法。这种方法充分利用了GAR模型良好的抗噪声能力和神经网络优异的模式分类能力,能有效地改善低SNR条件下的调制识别性能。计算机模拟结果证实了该方法具有很高的识别率和良好的稳健性。 相似文献
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利用决策树和神经网络对AWGN信道下的综合调制识别 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现有数字调制中多种调制类型混合时的调制识别问题,结合目前对单一调制类型识别各种方法,提出一种综合分类器来完成AWGN环境中的通信信号调制识别。该方法综合使用决策树和RBF神经网络,利用神经网络可以同时对多个特征参数进行非线性优化组合,得到的超曲面能够对整个特征空间进行较精细的分割,从而提高调制识别的整体性能。识别时以决策树为主,以RBF神经网络为辅,其识别效果良好。结果表明,复杂类型调制识别通过合理选择信号特征和分类器,优化识别方法,在一定程度上可以达到相应的识别要求。 相似文献
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以决策论为基础提出了一种改进的数字调制信号识别方法,该方法仅需4个相对简单的特征参数,就能识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM这7种数字调制信号。仿真结果表明,该方法复杂度较低,识别正确率有较大提高,尤其对于2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的识别,在信噪比较低的情况下,具有较好的识别效果。 相似文献
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针对数字调制信号的识别问题,提出了一种基于高阶累积量的分类特征,该特征有效地抑制高斯白噪声的影响,能实现对2ASK、4ASK、4PSK、2FSK、4FSK等五种数字调制信号的识别。分类器采用了多层组合的神经网络分类器,不需要设定判决门限,而且在收敛速度、训练时间以及识别率方面都有很大改进。仿真结果表明,在信噪比大于7 dB时,系统的正确识别率可达95%以上。 相似文献
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随着数字通信技术的发展,数字信号调制制式的识别成为近年来的研究热点,本文将差分运算应用到数字调制制式的自动识别当中,设计了一种新的算法,能够成功识别2ASK,4ASK,2FSK,4FSK及2PSK五种信号。仿真结果表明,该算法具有较高的识别率。 相似文献
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针对通信调制识别常用的决策树识别节点过多和支持向量机识别处理多类繁杂的问题,将二者结合起来采用决策树SVM算法,另引入在函数优化、数据挖掘等方面具有突出优势的混沌粒子群算法来对决策树SVM中参数选择进行择优提取。并对2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK,4FSK这些数字调制信号,在信噪比为5%,10%,15%的情况下,进行仿真测试,结果表明有良好的分类效果。 相似文献
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数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都极为重要。为了自动识别FSK2,FSK4,PSK2,PSK4四种数字信号的调制方式,提出一种新的瞬时频率提取方法,该方法不需要对相位进行去卷叠处理,也不需要实现码元同步,与现有方法相比,运算量显著减少,鲁棒性强,可用于实时处理中。在此基础上提出三个特征参数和一种基于判决理论的调制方式自动识别算法,给出识别算法的实现流程。计算机仿真结果表明,在信噪比为-3 dB时,识别算法的平均识别率大于等于99%,证明新的瞬时频率提取方法和调制方式自动识别算法是有效的,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。 相似文献
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特征提取及其在数字调制方式识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景,而特征参数的提取是调制方式识别的首要问题。本文提出了两个新的特征参数,并结合这两个新的特征参数在统计模式识别的基础上构造了一组新的特征集参数,该特征集无需任何先验知识。随后,本文针对2PSK、QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK等9种调制类型,采用了分层结构的神经网络分类器进行自动识别。大量仿真表明,在待识别的信号信噪比大于5dB时,该识别系统的正确识别率达97%以上,且识别的稳定性好。 相似文献