分享到:

数字调制方式的自动识别

文中对 6种数字调制方式的自动识别进行研究 ,在信号大部分先验信息未知的情况下 ,根据不同调制方式幅度、频率、相位的  (本文共5页) 阅读全文>>

《航天电子对抗》2008年06期
航天电子对抗

常用卫星通信信号数字调制方式的自动识别

针对常用的卫星通信信号的调制方式识别问题,提出了一种新的自动识别算法。该算法基于统计特性分类原理,通过建立一组统计特征参...  (本文共3页) 阅读全文>>

《海军航空工程学院学报》2007年04期
海军航空工程学院学报

一种数字调制方式自动识别算法

介绍了利用6个特征参数对7种数字调制方式进行调制方式的自动识别模型算法及...  (本文共3页) 阅读全文>>

《信息工程大学学报》2003年02期
信息工程大学学报

通信信号数字调制方式自动识别的特征矢量研究

数字调制方式的自动识别是通信中信号接收和分析的一个重要内容。而形成一个完备而必要的特征矢量空间,又是模式识别的一个重要...  (本文共3页) 阅读全文>>

合肥工业大学
合肥工业大学

基于特征提取与学习的无线通信数字调制方式自动识别方法研究

调制识别是通信系统中一个重要的研究领域,它处于信号检测与信号解调之间,能够确保通信安全可靠的关键技术之一。在不同领域中得到广泛应用,因此研究调制方式的自动识别具有重要意义。本文有针对性的研究了如何降低噪声对特征参数的影响,设计更好的分类方法,从而提高整体识别的效果。本文主要研究内容工作集中在以下几个部分:首先,研究了一种基于SAE-SOFTMAX的高阶统计特征提取技术,包括该技术的特征提取方法及其步骤。融合了SAE与SOFTMAX,结合高阶累积量实现调制方式特征的快速提取与识别。其次,针对现有调制识别方法对调制方式类型受限,且在低信噪比下识别率不高的问题。研究了一种基于深度学习的调制识别方法。该方法利用零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值为0的性质,在信号分析过程中引入高阶累积量,可使系统免受高斯白噪声的干扰。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,结合三种特征参数,可有效解决低信噪比情况下识别率下降的问题。然后,针对工程实...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国人民解放军信息工程大学
中国人民解放军信息工程大学

人工神经网络应用于通信信号数字调制方式自动识别的研究与实现

本文对人工神经网络应用于通信信号数字调制方式的自动识别进行了研究,构建了基于人工神经网络的数字调制自动识别系统。本文在综合分析了各种基本数字调制信号的瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位特性的基础上,提出了5个特征参数,形成了比较完备的能够区别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK和QAM调制方式的特征矢量空间;给出了两种神经网络模型,BP网络和SGFM网络,并且经过综合评判形成了人工神经网络数字调制分类器。本文所构建的系统对于信噪比不小于10dB的计算机仿真的各种数字调制信号,识别总体成功率不小于94%,而且系统能够对实际卫星信号进行在线调制自动分析,对一个信号的分析过程不到10秒钟。对于不同频率信号,系统只要对其样本进行适当的训练,就可以进行识别,体现了智能化的特点。  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>