數(shù)字通信信號調制制式的識別研究.pdf

1、在現(xiàn)代通信技術中，通信信號的制式識別在電子對抗、頻譜管理、自適應接收、認知無線電等多個領域有廣泛的應用。在現(xiàn)有的文獻中，通信信號的調制制式識別方法主要分為兩種：基于決策理論的最大似然假設檢驗方法和基于特征提取的模式識別方法。第一種方法能夠達到很好的識別效果，但是計算復雜，而且對頻偏、相偏、定時誤差等非常敏感。相比較而言，第二種方法計算復雜度低，效率高，在特征選取合理的時候能夠達到很好的識別效果，且具有較高的穩(wěn)定性。因此本文重點研究基于特

2、征提取的模式識別方法。
　　本文應用小波變換方法，對PSK、ASK、FSK信號提取了特征參量并對信號進行了有效的分類。在假定噪聲為加性高斯白噪聲的條件下建立了信號模型，說明了尺度因子的選取問題，通過計算小波變換系數(shù)幅值提取了信號的特征參數(shù)。通過MATLAB對通信信號進行了仿真，說明了算法的有效性。
　　本文應用高階累積量，針對多徑信道條件，對BPSK信號和QPSK信號的制式識別進行了較深入研究。在無線通信中，實際信道通常有多

3、徑衰落現(xiàn)象。在這種情況下，建立在高斯白噪聲信道模型上的調制識別算法的性能通常會下降甚至失效。針對此問題，提出了基于四階累積量和六階累積量相結合的調制識別算法。多徑數(shù)目為2時，從理論上證明了該算法和基于四階累積量的算法相比，能夠更好的抗多徑干擾。仿真結果表明，在多徑衰落條件下，該算法對BPSK信號和QPSK信號的識別率高于基于四階累積量的算法。在信噪比為2dB的多徑衰落信道情況下，分類BPSK和QPSK信號的識別率幾乎達到100％；在識別