利用幅度特性对数字信号调制方式进行识别

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用。针对数字信号（2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK）的调制方式,本文提出了一种只利用调制信号瞬时幅度特性便可以对调制信号进行识别的新算法,利用特征参数提取与决策树分类器结合对以上6种数字信号进行调制识别。首先提出了使用希尔伯特变换和解析函数对数字信...     

自动识别数字调制方式的一种方法

提出了一种对经符号成形的数字通信信号进行调制方式自动识别的方案,该方案将数字已调信号的瞬时特征与功率谱特性相结合,设计了一组对信号信噪比不敏感的特征参数。通过提取经升余弦滤波成形的2FSK等六种常用的数字调制信号的5个特征参数,分别采用决策树和神经网络分类器进行调制方式自动识别。仿真表明,当信噪比为11dB时,采用决策树分类器对除2ASK外的5种信号的识别率在95%以上,神经网络分类器此时对所有信号的识别率达到了98%以上,证明了该方案的有效性和可行性。     

基于瞬时信息的数字调制模式自动识别

根据数字信号的特点,提出了一种新的通信信号调制模式自动识别算法。该算法从待识别信号的瞬时信息中提取七个分类特征参数,并以支持向量机作为分类器,用于识别12种数字信号。仿真结果证明,当信噪比大于10dB时,算法的正确识别率达到98%以上,且算法简单、计算量小,有利于识别的实时性。     

基于决策论的数字模拟信号调制识别

文中提取了反应调制类型差异的6个特征参数。这6个特征参数是对传统特征参数的改进,运算简单且判决门限容易确定。构建了基于决策论算法的分类器,对典型的13种数字模拟信号进行了调制识别。仿真结果表明,该分类器具有良好的调制分类识别性能。     

小波变换与模式识别用于自动识别调制模式

本文提出小波变换与模式识别相结合的算法实现通信信号调制模式的自动识别。不同于其他调制模式识别算法，该算法能同时识别模拟调制信号和数字调制信号。采用小波变换估计信号的码速率以区分模拟信号和数字信号。对模拟信号或者数字信号，提取相应的特征参数，识别具体的调制模式。计算机仿真结果表明SNR≥15dB时，该算法艮有很好的性能。     

基于联合特征参数的卫星单-混信号调制识别研究

针对卫星通信中单-混信号调制类型识别效率低、准确性差等问题,该文提出一种基于高阶累积量和星座图聚类特性的调制识别算法。首先,根据4, 6阶累积量的属性特点构建3个特征参数,以识别多进制相移键控(MPSK)和部分多进制正交幅度调制(MQAM)调制类型,然后结合改进的星座图减法聚类算法分离出剩余调制样式,最后将参数联合,建立决策树分类器进行统一调度。该算法不依赖信号诸多先验信息,具有特征提取参数简单、识别种类多等特点。仿真结果表明,该算法在信噪比(SNR)10 d B下对卫星单-混信号的调制识别率仍能达到90%以上。     

基于小波变换的数字信号调制样式自动识别

讨论基于软件无线电技术的一种数字信号调制样式的自动识别的算法。使用小波分析提取数字调制信号的调制特征参数,研究了利用小波分析在软件无线电中常用的调制样式（BPSK／QPSK）的识别问题,对高斯白噪声中的通信信号在不同信噪比情况下进行了识别计算机仿真。仿真及实验验证了用小波分析方法针对信噪比较低、对功耗限制严格的通信系统,具有较为理想的识别能力。     

基于时频分布图像和主分量分析的脉内调制识别算法研究

本文提出了一种利用模式识别中图像处理的方法来进行雷达脉内调制特征识别的新算法.通过对雷达信号时频分布图像进行二维小波分解,并对其进行主分量分析,获得每类雷达信号中的特征参数,构建相应的分类器,并利用此分类器对信号进行识别.仿真结果表明,利用信号的时频分布图像来进行信号识别是完全可行的,提取的特征参数具有很好的鲁棒性,具有较强的抗噪声能力,同时可以取得较高识别率.     

认知无线电中调制识别算法研究

通信信号的调制类型识别对于认知无线电这种智能通信系统具有重要研究意义。利用调制信号的循环谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图。分类器基于RBF神经网络,采用"一类一个网络"结构,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度。基于谱相关特征参数和神经网络分类器的算法能动态识别信号的调制方式,仿真结果验证了该算法在低信噪比下的有效性。     

一种基于特征提取的调制识别方法

调制方式是通信信号的重要特征参数之一。在无线电监测领域,信号的调制识别研究具有十分重要的意义。基于某个无线电频谱监测系统,研究了8种模拟、数字信号的自动调制识别算法。针对AM和ASK的区分,设计了基于频谱紧致性的特征参数K;针对FM和FSK的区分,设计了基于频谱凹凸性的特征参数F。这些特征参数很好地解决了以往模拟、数字信号不能较好联合识别的问题,仿真结果表明了该算法的有效性。