基于多特征融合的調(diào)制模式識(shí)別研究.pdf

1、在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，調(diào)制信號(hào)的復(fù)雜程度越來(lái)越高，一些通信系統(tǒng)需要對(duì)多種調(diào)制信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，但目前算法多數(shù)缺乏通用性，即識(shí)別種類(lèi)有限。另外在常用算法中，較多使用單一特征參數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，在噪聲較大時(shí)，很難進(jìn)行有效識(shí)別。
　　本文針對(duì)調(diào)制信號(hào)在噪聲環(huán)境中識(shí)別率不高的問(wèn)題，通過(guò)特征參數(shù)提取和分類(lèi)器的改進(jìn)和優(yōu)化，研究MASK\MFSK\MPSK\MQAM等13種典型數(shù)字信號(hào)調(diào)制方式在低信噪比環(huán)境中的識(shí)別率。在特征參數(shù)提取方法中，本文使用了歸

2、一化樣本熵特征，該參數(shù)能表征數(shù)據(jù)的復(fù)雜度程度；針對(duì)單一的特征參數(shù)識(shí)別率不高的問(wèn)題，給出了基于多特征的多特征融合算法，將多個(gè)特征參數(shù)融合為可供調(diào)制信號(hào)類(lèi)間識(shí)別的二進(jìn)制特征參數(shù)，再進(jìn)行模式識(shí)別，主要用于MASK\MFSK\MPSK\MQAM四類(lèi)經(jīng)典調(diào)制類(lèi)型的識(shí)別。在類(lèi)間識(shí)別中，本文給出了基于星座圖的AP-FCM聯(lián)合聚類(lèi)算法，并使用聚類(lèi)有效性準(zhǔn)則檢測(cè)聚類(lèi)性能，該算法能夠自適應(yīng)的重構(gòu)星座圖，以此對(duì)2PSK\4PSK\8PSK\16PSK\16Q

3、AM\32QAM\64QAM調(diào)制信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；對(duì)MASK調(diào)制信號(hào)通過(guò)基于幅度譜密度和樣本熵特征的融合進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別種類(lèi)分別為2ASK\4ASK\8ASK調(diào)制信號(hào)；MFSK調(diào)制信號(hào)通過(guò)頻譜的譜峰個(gè)數(shù)和譜峰間距的標(biāo)準(zhǔn)偏差特征的融合進(jìn)行對(duì)2FSK\4FSK\8FSK調(diào)制信號(hào)識(shí)別。最后，還給出了基于MATLAB GUI的AP-FCM聚類(lèi)算法的仿真界面設(shè)計(jì)。
　　本文通過(guò)對(duì)改進(jìn)和優(yōu)化的算法的仿真和實(shí)驗(yàn)，在信噪比較低時(shí)，該算法能準(zhǔn)確識(shí)別調(diào)制類(lèi)