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1、數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別歷來(lái)是各國(guó)研究的熱點(diǎn),在軍用和民用通信領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。近年來(lái)研究者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、核方法、模糊等智能模式識(shí)別方法與調(diào)制識(shí)別相結(jié)合,提出了很多新算法。本文通過(guò)對(duì)已有的調(diào)制特征進(jìn)行選擇和提取,并構(gòu)造新的適用特征量,提出了基于最小距離和模糊匹配相結(jié)合的數(shù)字信號(hào)調(diào)制方式統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別算法。
本算法不僅僅用單一的特征參數(shù)閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類,而是進(jìn)行多參數(shù)聯(lián)合識(shí)別。在類間識(shí)別時(shí),利用最小距
2、離分類算法,在信噪比大于8db的情況下,能有效區(qū)分ASK、PSK、FSK、QAM信號(hào)類型。在類內(nèi)識(shí)別時(shí),利用模糊匹配分類算法,結(jié)合閾值識(shí)別QAM信號(hào),在信噪比大于8db的情況下,能有效區(qū)分ASK、PSK、FSK、QAM信號(hào)的進(jìn)制。針對(duì)低信噪比條件下FSK、PSK信號(hào)較難識(shí)別的問(wèn)題,利用二階矩、四階矩估計(jì)算法對(duì)受噪聲污染的FSK、PSK信號(hào)信噪比進(jìn)行了估計(jì),并研究了信噪比對(duì)特征參數(shù)的影響,從而為系統(tǒng)實(shí)時(shí)修改特征參數(shù)值提供了依據(jù)。通過(guò)大量的
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