基于鄰域粗糙集快速屬性約簡神經(jīng)網(wǎng)絡的調(diào)制信號識別研究.pdf

1、數(shù)字通信信號調(diào)制方式的識別歷來是各國研究的重點與熱點，在軍用和民用通信領域都有著較為廣泛的應用前景。它研究的目的是要在先驗條件不足的情況下，在多種調(diào)制信號傳輸?shù)谋尘跋?，以及在有噪聲干擾的環(huán)境下正確的識別出通信信號的參數(shù)和調(diào)制方式，并判斷提供下一步信號分析和處理所需要的信號信息。
　　 本文在對國內(nèi)外關于調(diào)制識別的文獻進行分析和研究的基礎上，結合鄰域粗糙集強大的數(shù)據(jù)挖掘功能與神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)越的容錯性特點，提出了一種將鄰域粗糙集快速屬性

2、約簡和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的調(diào)制識別方法。主要完成了以下工作：
　　 1.對幾種常見的數(shù)字信號調(diào)制原理進行了闡述，并對信號的瞬時幅度、瞬時相位和瞬時頻率進行了分析與仿真。
　　 2.介紹了高階累積_量的基本理論和文中所提取特征參數(shù)的算法。針對所研究的七種通信調(diào)制信號，選取了一組基于時頻特性與高階累計量的特征參數(shù)(γmax、σap、σdp、σaa、σaf、k1、k2)，通過仿真實驗驗證了這一組特征參數(shù)能夠有效地識

3、別所研究的通信調(diào)制信號。
　　 3.對鄰域粗糙集的基本理論進行了詳細的闡述，并介紹了利用鄰域粗糙集快速屬性約簡算法進行特征參數(shù)選擇，該算法利用了正域與屬性集的單調(diào)關系，降低了樣本的比較次數(shù)，以提高屬性約簡速度，實驗證明了該算法的有效性。本文首次將鄰域粗糙集快速屬性約簡算法應用于調(diào)制信號的識別研究上，并取得了較好的約簡效果。
　　 4.利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為識別分類器。通過實驗對2ASK、2FSK、2PSK、4ASK、4FS