基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、本文研究用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決數(shù)字通信信號(hào)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別(AMR)問(wèn)題。數(shù)字信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別主要有基于決策論和統(tǒng)計(jì)模式兩種方法，決策論方法一般是基于噪聲干擾下信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性分析，由于它考慮了噪聲的影響，所以在低信噪比下有較好的性能，但該類(lèi)方法通常是針對(duì)某類(lèi)具體調(diào)制信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分析而得到的某種判決準(zhǔn)則，因此識(shí)別范圍窄。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法通常是基于無(wú)噪聲干擾下的特征抽取，所以，在低信噪比條件下，識(shí)別效果差，在高信噪比條件下，識(shí)別效果好。

2、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)相關(guān)技術(shù)相比具有快速解決復(fù)雜分類(lèi)問(wèn)題的能力，強(qiáng)大的容錯(cuò)和自學(xué)習(xí)能力，通過(guò)訓(xùn)練和自學(xué)的自適應(yīng)對(duì)噪聲和不完整數(shù)據(jù)的不敏感性等優(yōu)點(diǎn)，因此本文選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決數(shù)字信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別問(wèn)題。 本文提出了一種將決策論和統(tǒng)計(jì)模式相結(jié)合的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)，利用提取決策論特征參數(shù)集和統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)集相結(jié)合的方法，使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的動(dòng)量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)MASK、bFSK、MPSK、MQAM等四類(lèi)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。為驗(yàn)證系統(tǒng)的性能