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文檔簡介
1、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
2、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
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