【摘要】：通信信號調(diào)制方式的識別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)過了多年的發(fā)展,很多學(xué)者已經(jīng)將各種技術(shù)應(yīng)用到該領(lǐng)域,并取得了豐碩的成果�，F(xiàn)在非協(xié)作通信仍然是軍事和民用領(lǐng)域重要的通信形式。無線通信環(huán)境的復(fù)雜性和通信技術(shù)的發(fā)展都給調(diào)制識別技術(shù)提出了新的要求,在較低信噪比下進(jìn)行高效識別成為了本文的研究重點。調(diào)制識別主要的工作是對接收的信號進(jìn)行預(yù)處理,并提取特征參數(shù),設(shè)計分類器對信號的調(diào)制方式進(jìn)行識別。本文的主要工作和創(chuàng)新性成果如下:1.對基于瞬時信息提取特征參數(shù)的識別算法進(jìn)行改進(jìn)。提取了三個新的特征參數(shù),分別是零中心歸一化瞬時幅度絕對值的傅里葉變換最大幅值max?、歸一化瞬時頻率大于20的數(shù)量N、歸一化非弱信號段瞬時頻率的傅里葉變換最大幅值maxF。仿真性能表明改進(jìn)的算法較傳統(tǒng)方法和基于小波變換的調(diào)制識別算法更好。2.對基于信號功率譜提取特征參數(shù)的識別算法進(jìn)行研究,詳細(xì)分析信號的理論功率譜及其估計方法,提取有效的特征參數(shù),并結(jié)合聚類算法實現(xiàn)信號的識別,該算法在信噪比大于5dB時識別率達(dá)到99%。3.對基于信號的高階累積量的識別算法進(jìn)行研究。在計算高階累積量時對信號進(jìn)行濾波,對不同的信號采用不同的方法求解高階累積量,并修正了其他文獻(xiàn)對4FSK微分信號高階累積量的錯誤結(jié)果,實現(xiàn)的算法有效識別率在不低于0dB時滿足實際的目標(biāo)要求。4.對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,并用本文中的五個特征參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果表明本文所提取的五個特征參數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合對調(diào)制信號進(jìn)行識別,在低信噪比下實現(xiàn)了較高的識別率。
[Abstract]:The recognition technology of communication signal modulation has been developed for many years. Many scholars have applied all kinds of technologies to this field and have achieved fruitful results. At present, non-cooperative communication is still an important form of communication in military and civilian fields. The complexity of wireless communication environment and the development of communication technology put forward new requirements for modulation recognition technology. The main work of modulation recognition is to preprocess the received signal, extract the characteristic parameters, and design a classifier to identify the modulation mode of the signal. The main work and innovative results of this paper are as follows: 1. The recognition algorithm based on instantaneous information extraction feature parameters is improved. Three new characteristic parameters are extracted, namely, the number N of max?, normalized instantaneous frequency greater than 20, which is the largest value of Fourier transform, which is the absolute value of zero center normalized instantaneous amplitude. Fourier transform maximum value maxF. for normalized non-weak signal segment instantaneous frequency Simulation results show that the improved algorithm is better than the traditional method and the modulation recognition algorithm based on wavelet transform. 2. The recognition algorithm based on the characteristic parameters of the signal power spectrum is studied, the theoretical power spectrum and its estimation method are analyzed in detail, the effective feature parameters are extracted, and the recognition of the signal is realized by combining the clustering algorithm. When the SNR is greater than 5dB, the recognition rate of the algorithm is 99. 3. The recognition algorithm of high order cumulant based on signal is studied. The signal is filtered in the calculation of high-order cumulants, and different methods are used to solve the higher-order cumulants for different signals, and the error results of other literatures on high-order cumulants of 4FSK differential signals are corrected. When the effective recognition rate of the algorithm is not lower than 0dB, it meets the actual target requirements. 4. 4. The BP neural network is studied, and the five characteristic parameters in this paper are used as the input of the network to train the network. The results show that the five characteristic parameters extracted in this paper are combined with the neural network to recognize the modulation signal. A high recognition rate is achieved at low SNR.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.3

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本文編號：2323314