信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2008年
2期
201-203
,共3页
数字调制%特征提取%调制方式识别%神经网络
數字調製%特徵提取%調製方式識彆%神經網絡
수자조제%특정제취%조제방식식별%신경망락
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.
通信信號調製識彆技術在軍事和民用領域都具有重要的應用前景,而特徵參數的提取是調製方式識彆的首要問題.本文提齣瞭兩箇新的特徵參數,併結閤這兩箇新的特徵參數在統計模式識彆的基礎上構造瞭一組新的特徵集參數,該特徵集無需任何先驗知識.隨後,本文針對2PSK、QPSK、.8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK等9種調製類型,採用瞭分層結構的神經網絡分類器進行自動識彆.大量倣真錶明,在待識彆的信號信譟比大于5dB時,該識彆繫統的正確識彆率達97%以上,且識彆的穩定性好.
통신신호조제식별기술재군사화민용영역도구유중요적응용전경,이특정삼수적제취시조제방식식별적수요문제.본문제출료량개신적특정삼수,병결합저량개신적특정삼수재통계모식식별적기출상구조료일조신적특정집삼수,해특정집무수임하선험지식.수후,본문침대2PSK、QPSK、.8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK등9충조제류형,채용료분층결구적신경망락분류기진행자동식별.대량방진표명,재대식별적신호신조비대우5dB시,해식별계통적정학식별솔체97%이상,차식별적은정성호.
