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1、出處： 出處：Sherme A E. A novel method for automatic modulation recognition[J]. Applied Soft Computing, 2012, 12(1): 453-461.中文 中文 5015 字一種新的自動調制識別的方法 一種新的自動調制識別的方法摘 要數字信號的自動調制識別在各種各樣的應用中起著重要的作用。本文研究一種用于數字調制的準確的系統(tǒng)的設計。首先，它

2、引入了一個高效的模式識別系統(tǒng)，其包括兩個主要模塊：特征提取模塊和分類模塊。特征提取模塊提取一種合適的組合，即高達八階的瞬時量、高達八階的高階累積量以及數字調制的瞬時特性。這些特征的組合是第一次被運用在這一領域中。在分類器模塊,兩類重要的被控制的分類器，基于分類器的 MLP 神經網絡以及多層多級支持向量機器被研究。通過實驗性的研究，我們?yōu)榧榷ǖ恼{制的識別選擇了最合適的分類器。然后，我們提出了一個混合啟發(fā)式識別系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中一個優(yōu)化模塊

3、被添加上用來改善分類器通常的表現。在這個模塊中，我們提出了一個叫做蜜蜂算法的新的優(yōu)化算法。該模塊通過尋找適合其判別函數的參數的最佳值來優(yōu)化分類器的設計。仿真結果表明，所提出的混合智能技術有很高的識別精度，即使是在特征不明顯的低信噪比的情況下。1.引言自動調制識別是一種識別在接收機處接收到的信號的類型的技術。它在軍事和民用領域都發(fā)揮著重要的作用。例如，在軍事應用中，它可用于電子監(jiān)視，干擾識別和干擾監(jiān)控。廣泛的民用應用包括頻譜管理，網絡流量

4、管理，信號確認，軟件無線電，智能解調器，認知無線電等。由于在例如軟件無線電這樣的新技術中對數字信號使用的不斷增長，近期的研究一直集中在識別這些信號的類型的方面。一般地，數字信號的識別方法歸為兩大類：決策理論（DT）的方法和模式識別（PR）的方法。決策理論方法使用概率論和假設檢驗來表示出識別的問題。決策理論方法的主要缺點是其計算復雜性過高，缺乏模式不匹配的魯棒性以及需要設置正確的閾值的仔細的分析。模式識別方法，不管怎樣，不需要這樣復雜的處

5、理，它們很容易實現。模式識別方法可以被更進一步地分為兩個主要的子系統(tǒng)：特征提取子系統(tǒng)和分類器子系統(tǒng)。前者提取特征（例如直方圖，光譜特性，瞬時特性，第二階距和第四階矩的結合，對稱性等） ，并且后者決定信號的組成（例如，神經網絡， K 近鄰，模糊邏輯分類器等） 。從現有的出版物來看，這件事看起來很明顯，即在設計一個用來自動識別數字信一種新的自動調制識別的方法（1） ? ?? ?? ?? ?b i A Ns i A Ns t n t n a

6、i Acna i Acn aa22 1 1? ? ??? ? ?? ? ? ? ??? ? ?? ? ? ?? ??其中 ACN（ i）為在時間 t = i/fs (i = 1, 2, ..., Ns)時的歸一化的瞬時值，fs 是采樣速率，Ns 是每個信號周期的采樣點數 At 是 An（i）的閾值，低于這個值時瞬時相位的估計對噪聲是非常敏感的。它可以被用來識別 ASK2 和 ASK4.因為對 ASK2 而言，其瞬時幅度

7、的絕對值是一個常量。2.1.2 ap ?非弱信號段的瞬時相位的居中非線性成分的絕對值的標準差。（2） 22( ) ( )( ) ( )1 1n t n tap N L i N L iA i a A i a c c ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?c 為在 中的采樣點數（在瞬時時間 時刻） ， 表示非弱部分 ? ? ? ? i NL ? s f i t ? ?

8、 ? t n a i A ?的點。 ， 在文獻中定義為 ，在這里我們將它改 ? ? 0 ? ? ? ? ? i NL i 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?s Ni s i N 1 0 1進為 。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?st nNa i a s i C ? 1 02.1.3. af ?截獲的信號的非弱段的標準中心化瞬時頻率的絕對值的標準差（3） ? ?? ?? ?? ?22 1 1? ? ??? ? ?? ? ?

9、 ? ??? ? ?? ? ? ?t n t n a i ANa i AN af i f c i f c ? ??，rs 是數字序列的采樣率，C 是 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Ni f f c s c N i f N m m i f i f r i f i f 1 1 , ,在 中的采樣點數（在瞬時時間 ） ， 表示非弱部分的點)。 ? ? ? ? i f N s f i t ? ? ? t