基于决策论的数字模拟信号调制识别

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模拟调制技术及其应用

模拟调制技术及其应用O 引言通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较重要的研究方向，尤其是在军事通信领域有着很大的应用前景。

随着电子对抗技术研究的不断深人，迫切需要进行调制信号自动识别技术的研究，它被广泛应用于：信号确认，干扰识别，无线电侦听，电子对抗，信号监测和威胁分析等领域。

当前最具吸引力的实现是软件无线电以及其它可重构系统。

常用的自动识别的方法有理论决策法和模式识别法两种，理论决策法是采用假设检验理论解决信号分类问题，通常根据信号的统计特性，基于耗费函数最小化原则导出统计检验量(主要特征量)，并设置合适的门限识别信号。

A．K．Nan．di利用特征参数γmax、δap、δdp，P识别AM、DSB、LSB、USB、FM、VSB、AM．FM 七种模拟调制方式，由于计算参数曲与需要提取对噪声敏感的非折叠相位信息，因此在低信噪比时识别准确率较低，文中指出在信噪比低于10dB时，识别准确率很低。

Y．T．Chan仅利用R参数识别AM，FM，SSB，DSB信号，需要设置三个门限值，且相邻两个门限值之间相差很小，因此在低信噪比时识别效果也不好。

在实际的军事通信系统中，AM、DSB、LSB、USB、FM五种模拟调制方式为常用的调制方式，因此可以根据这五种信号的特点，提出在低信噪比时有较高识别准确率的识别流程。

本文针对低信噪比时通信信号模拟调制方式的特点，提出了一种基于决策理论的模拟调制方式识别流程，该流程综合运用y～，P，R三个特征参数对AM、DSB、LSB、USB、FM五种模拟调制方式进行识别。

由于无相位信息参数，仅利用对噪声不敏感的瞬时幅度与谱对称信息，因此可以在低信噪比时对模拟通信信号进行识别，结合信号的线性平滑处理技术或小波门限消噪法对输人数据进行处理，可以进一步提高识别正确率。

1 特征参数的提取与识别流程设计通信信号的调制信息包含在信号的瞬时幅度、相位、频率的变化之中，不同的信号其频谱也呈现不同的特征，通过提取瞬时幅度、相位、频率以及频谱的参数统计特征，可以识别不同的通信信号。

基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｄｉｇ — ｉｔａｌｓｉｇｎａｌｍｏｄｕｌａｔｅｄｂｙｓｉｎｇｌｅｃａｒｒｉｅｒａｎｄｍｕｈｉｃａｒｒｉｅｒｂａｓｅｄｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｍａｉｎｌｙａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｃｌａｓｓｉｉｅｆｒ，ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｓｔｅｐｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｗｈｉｃｈｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｓｉｎｇｌｅｃａｒｒｉｅｒａｎｄｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒｄｉｇｉｔａｌｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ａｐｈａｓｅｆｏｌｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｒ — ｒｅｃｔｔｈｅｉｎｌｕｆｅｎｃｅｏｆｐｈａｓｅｆｏｌｄｉｎｇｗａｓｉｆｒｓｔｕｓｅｄｉｎｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｐｈａｓｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｉｔｈａｓｇｏｏｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｅａｓｙｔｏｒｅａｌｉｚｅａｎｄｉｔｈａｓａｂｒｏａｄｐｒｏｓｐｅｃｔｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｄｉｇｉｔａｌｍｏｄｕｌａｔｅｄｂｙｓｉｎｇｌｅｃａｒｒｉｅｒａｎｄｍｕｈｉｃａｒｒｉｅｒ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ — ｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎ

基于深度学习的无线电信道估计和调制识别研究

基于深度学习的无线电信道估计和调制识别研究无线电通信是现代社会中不可或缺的一部分，它在各个领域都发挥着重要的作用。

然而，由于无线电信道的复杂性和不确定性，无线电通信面临着信号传输的困难。

为了解决这个问题，基于深度学习的无线电信道估计和调制识别成为了研究的热点。

本文将从理论基础、信道估计和调制识别三个方面来探讨这一课题。

第一章：理论基础无线电信道估计和调制识别是无线通信中的两个重要问题。

信道估计是指在已知发送信号和接收信号的情况下，通过估计信道的状态参数来恢复信号的过程。

调制识别是指在已知接收信号的情况下，通过识别信号的调制方式来还原信号的过程。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过训练大量样本来提取特征并进行模式识别。

第二章：信道估计无线电信道的复杂性导致了信号的传输损失和失真。

信道估计的目的是通过建立数学模型来估计信道的参数，从而改善信号的传输质量。

深度学习在信道估计中发挥了重要作用。

传统的信道估计方法通常依赖于先验知识和结构模型，而深度学习方法可以通过大量的数据进行端到端的训练，可以更准确地估计信道的参数。

第三章：调制识别调制识别是在已知接收信号的情况下，通过识别信号的调制方式来还原信号的过程。

深度学习可以通过学习信号的频谱和时频特性来实现调制识别。

深度学习模型可以通过训练大量的样本来提取信号的特征，并且可以自动学习信号调制方式的规律。

相比于传统的调制识别方法，基于深度学习的方法更加灵活和准确。

第四章：实验与结果本研究通过实验验证了基于深度学习的无线电信道估计和调制识别方法的有效性。

实验使用了真实的无线电信号数据集，并利用卷积神经网络对数据进行训练和测试。

实验结果表明，基于深度学习的方法在信道估计和调制识别中取得了优秀的性能。

第五章：讨论与展望在本章中，将对基于深度学习的无线电信道估计和调制识别进行讨论和展望。

尽管深度学习方法在这两个问题上取得了显著的成果，但仍存在一些挑战和改进的空间。

基于理想解的模拟调制识别分析

基于理想解的模拟调制识别分析邓兵;崔世麒;张韫【期刊名称】《海军航空工程学院学报》【年(卷),期】2018(033)006【摘要】利用排序待判决信号特征逼近各候选调制方式理想解的程度来实现调制方式识别, 该方法不需要确定判决门限, 运算量较小.以基本的模拟调制方式为对象, 深入分析其识别性能, 考察各权值系数对识别概率的影响, 可以发现:一般各调制方式均只会被误判成其他某一种调制方式, 且不同权值系数对判决结果的影响程度相差较大.因此, 可以针对调制方式误判类型寻求新的特征参数, 探求最优权值系数来进一步提升所提方法的识别性能.%Using the order preference for the degree to which the characteristics of the signal to be determined approximating each candidate modulation mode, the classification method of modulation mode is realized based on the ideal solution.This method has low computation cost, and no decision threshold needs to be determined. Taking the basic analog modulation modes as the object, the classification performance was analyzed in depth, and the influence of each weight coefficient on the classification probability was investigated. It could be found that each modulation mode was only misjudged as the respective one of the other modulation modes, and the influence of different weights on the decision results was quite different. Therefore, we can seek new characteristic parameters for misjudged modulation, seek the optimal weight coefficients to further improve the classification performance.【总页数】5页(P504-508)【作者】邓兵;崔世麒;张韫【作者单位】海军航空大学,山东烟台 264001;海军航空大学,山东烟台 264001;海军航空大学,山东烟台 264001【正文语种】中文【中图分类】TN911【相关文献】1.基于决策论的数字模拟信号调制识别 [J], 王婷婷;苑津莎;赵建立2.基于决策理论的模拟数字混合信号调制识别 [J], 何晓华;谢建精;李式巨;郭洪志3.基于RBF神经网络的模拟数字信号调制识别 [J], 何飞;张立军;刘肃;鲁辉;郑占旗4.基于改进层次分析法、CRITIC法与逼近理想解排序法的输电网规划方案综合评价 [J], 赵书强;汤善发5.基于层次分析和逼近理想解排序法的新胭脂红色素SERS快检方法评价 [J], 刘志鹏;韦庆益;吴蕾蕾;蒲洪彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于时频分析的深度学习调制识别算法

在通信系统中,通常用不同的调制方法来调制发送的信号,以进行有效的数据传输。

调制识别是信号检测和信号解调之间的中间过程[1],自动调制识别(Automatic Modulation Recog⁃nition ,AMR )可以识别出信号的调制信息,在实际的民用和军事应用中发挥关键作用,如认知无线电、信号识别和频谱监控[2]。

通常AMR 算法可分为两类:基于似然的方法和基于特征的方法。

基于似然的方法使用概率论、假设检验理论和适当的决策准则来解决调制识别问题[3],但其计算十分复杂;而基于特征的方法则对调制信号进行特征提取和分类,其识别性能与提取的特征数量有关。

调制信号的瞬时幅度、相位和频率等各种统计特征已用于对调制方式的识别,如循环平稳特性和高阶统计[4-5]。

现有基于特征的分类器包括决策树算法和机器学习算法,如朴素贝叶斯和人工神经网络。

近年来,作为一种强大的机器学习方法的深度学习在图像分类和语音识别等方面取得了巨大的成功。

基于深度学习的方法级联多层非线性处理单元对输入数据自动优化提取特征,以最大程度地减少分类错误。

深度学习方法也已应用于调制识别[6-7]。

文献[8]论述了在无线电信号处理中的深度学习新兴应用,并使用GNU Ra⁃dio 软件生成了具有同相(in-phase ,I )和正交(quadrature ,Q )分量的调制信号的开放数据集,从而进行调制识别;文献[9]在开源数据集上应用CNN 网络结构进行识别,相对于基于循环特征的识别算法,识别性能更优;文献[10]提出使用基于CNN 、起始网络(inception network )、卷积长短时记忆全连接网络(ConVoluional ,Long Short -Term Memory ,Fully Connected Deep Neural Network ,CLDNN )和残差神经网络(ResidualNetwork ,ResNet )对调制信号数据集进行识别同时对各自识别性能进行比较;文献[11]提出将调制信号的同相、正交分量以及四阶高阶累积量一起组成数据集来提升调制识别性能。

通信信号调制方式识别方法综述

通信信号调制方式识别方法综述曾创展;贾鑫;朱卫纲【摘要】对通信信号调制方式的识别进行了深入研究,对通信信号常用的数字调制技术和调制识别预处理技术、理想高斯白噪声条件下基于决策论和基于统计模式的识别法、非理想信道条件下的调制识别法以及对共信道多信号调制方式的识别等进行了总结.在简要介绍各种方法的来源、理论基础和发展基础上讨论了各自的优缺点,并提出了调制识别研究领域的进一步发展方向.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2015(048)003【总页数】6页(P252-257)【关键词】通信信号调制识别;基于决策论;基于统计模式;非理想信道条件下;共信道多信号【作者】曾创展;贾鑫;朱卫纲【作者单位】装备学院研究生管理大队,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TN76;TN911调制识别通常位于接收机的前端，在信号检测和信号解调之间，接收方要根据信号的调制方式进行解调才能继续进行下一步操作直至最终获取信号携带的信息。

而在诸如无线电检测、侦察、对抗等应用中，侦察方通常缺乏足够的先验知识，如信号的调制参数、方式等，而为了达到区分信号来源、性质、内容等目的，就需要侦察方对信号的调制方式进行正确识别分类。

当前，制电磁权已日益成为重要的作战要素，战场电磁环境中存在着大量未知信号，此时人工识别已无法满足信号识别的实时性要求，因而，人们开始研究自动调制识别方法，1969年，C.S.Weaver等人就发表了第一篇关于自动调制识别方法研究的论文[1]，根据信号频谱的差异完成了自动识别。

随着通信信号从模拟调制发展为数字调制，调制方式更加复杂多样，调制识别算法的研究成果也越来越多，涉及方法体系也十分广泛。

本文从AWGN 条件下的调制识别、非理想信道条件下的调制识别以及共信道多信号的调制识别三方面概述了多种识别方法，在对各方法简要介绍的基础上对比讨论了各自的优缺点，展望了调制识别研究领域的进一步发展方向。

模拟信号调制方式自动识别仿真

模拟信号调制方式自动识别仿真
梁艳;梁昔明;廖力清
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2006(14)1
【摘要】信号调制方式的自动识别是未来软件无线电必须具备的功能之一;以决策理论为基础,介绍了模拟调制信号特征参数的提取、判决门限的确定以及调制方式的判决流程;系统的仿真结果表明,在信噪比SNR=5dB时,基于决策理论的识别方法已具备一定的识别能力,能够较好的识别除VSB之外的其余调制类型;随着信噪比的提高,调制方式的正确识别概率也不断提高;当SNR=10dB时,正确识别概率已经全部达到90%以上.
【总页数】4页(P117-119,127)
【作者】梁艳;梁昔明;廖力清
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.适于DSP的模拟信号调制方式自动识别方法研究 [J], 刘靖纳;陈国斌;靳敬磊
2.适于DSP的模拟信号调制方式自动识别方法研究 [J], 刘靖纳;陈国斌;靳敬磊;
3.模拟信号量化及调制方式的抗噪性能仿真研究 [J], 张莉;袁竞杰
4.基于特征参数的模拟信号调制方式的识别研究 [J], 何国勇;程乃平;郭建华
5.模拟信号调制方式识别 [J], 王素霞;秦开宇;金燕华
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移动通信系统中的调制识别技术研究

移动通信系统中的调制识别技术研究移动通信是人类社会发展的重要标志之一。

在现代移动通信系统中，调制识别技术是一项非常重要的技术之一。

它可以通过分析移动通信信号的调制方式，来识别不同的信号类型，为通信系统的管理和监控提供了有力的手段。

本文将介绍调制技术和调制识别技术，并探讨调制识别技术在移动通信系统中的应用。

一、调制技术调制技术是一项将数字信号转换成模拟信号的技术。

在调制过程中，数字信号经过处理，变成了频率、振幅或相位等特性发生变化的模拟信号。

由于模拟信号在传输中容易受到噪声、干扰等因素的影响，因此调制技术也很快地发展出调制解调技术。

调制解调技术是一项将模拟信号还原成数字信号的技术。

目前常用的调制方法主要分为三类：ASK调制（Amplitude shift keying modulation）、FSK调制（Frequency shift keying modulation）和PSK调制（Phase shift keying modulation）。

1. ASK调制ASK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在ASK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的幅度值，例如电压高低。

这两个幅度值通过搭载在载波上的方式被传输出去。

ASK调制的优点是实现简单，但是容易受到噪声和干扰的影响。

2. FSK调制FSK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在FSK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的频率。

这两个频率通过搭载在载波上的方式被传输出去。

FSK调制的优点是抗噪声和干扰能力较强，但要求频率分辨率较高。

3. PSK调制PSK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在PSK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的相位值。

这两个相位值通过搭载在载波上的方式被传输出去。

PSK调制的优点是抗噪声和干扰能力较强，同时频率分辨率要求较低。

二、调制识别技术调制识别技术是指通过分析通信信号的调制方式，来识别出传输的信息。

探讨数字通信信号调制方式自动识别算法

【文章编号】１００４ — ７３４４（２０１３）０９ — ０３３６ — ０２
探讨数字通信信号调制方式自动识别算法
杨胜义
（兰州理工大学甘肃省兰州市７３００００）
摘要：调制方式的自动识别是通信接收系统设计的重要研究课题，本文结合实际工程提出了一种信号调制方式的自动识别算法。与其他算法相比，该算法的显著特点是结构简单、计算量较小、适合实时计算，而且当环境的信噪比较低时，该算法具有较高的识别准确度；同时该算法还考虑了参数符合成形的影响，这就让该算法更能满足实际工程的需要。关键词：调制方式识别；通信信号；识别算法
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ａ）成形前的２ＰＳＫ信号￣ｇｔＪｔ
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幅度产生影响。下面以ＱＰＳＫ和ＢＰＳＫ两种信号为例，来分析符号成形对信号相位的提取以及对信号瞬时幅度带来的影响。
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从图１中我们可以看出ｇ（ｔ）在频域上是带宽有限的，而在时域上是无ห้องสมุดไป่ตู้限的，仅仅在码元的判决时该始终为零。一般情况下只考虑３个窗口，在３个窗口以后衰减就很大，可以忽略。因为在时域上是无限的，这就必然会造成前后码元之间相互影响，从而对信号相位的提取和信号的瞬时

信号识别小结（大全5篇）

信号识别小结（大全5篇）第一篇：信号识别小结信号识别 1.特征参数法思路：根据瞬时幅度，瞬时相位，瞬时频率特征参数的差异进行识别优点：计算量小，简单缺点：受信噪比影响大2.功率谱方法思路：经典功率谱估计有直接法，间接法直接法： = 2优点：简单，快速缺点：当数据N太大时，谱曲线起伏加剧，N太小时，谱分辨率不好。

1间接法：PPER'=MM-1k=02jN1∑x(k)e-jwk优点：采用分段取平均值方法使方差性能得到改善。

缺点：方差性能的改善是以牺牲偏差和分辨率为代价的。

3.基于小波变换（衍生的方法）思路：1.对信号进行小波变换，提取变化后时域的包络方差与均值平方之比作为特征参数2.提取频域频率，幅度，相位，功率谱密度等特征3.时域频域相结合优点：克服傅里叶变换的不足，对瞬时信息具有较强的检测能力缺点：小波变换的方法对于类间识别效果还不是很理想, 如对2PSK 和4PSK的识别, 单独用该方法还不能达到很好的分类效果, 必须与其它方法结合使用。

4.高阶累积量方法思路：计算二阶、四阶、六阶、八阶累积量，并通过归一化、平方等变换寻找差异进行区分优点：对噪声不敏感缺点：对载波和码元同步要求较高5.人工智能识别方法思路：利用专家系统、人工神经网络、模糊推理、Agent理论、遗传算法等人工智能方法形成经验与知识的推理规则优点：不依赖数据库的先验知识，分析灵活，自我学习缺点：容易漏检、误判6.基于支持向量机的信号识别思路：通过优化算法函数（结构风险最小化原理，粒子群优化，模糊数学，粗集理论），模型建立（一对一或一对多）和参数的而选择（带宽、均值、峰值点，归一化瞬时幅度等）进行信号的识别优点：善于解决高维分类问题，识别准确率高缺点：复杂度高，理论算法还不够完善通信信号调制方式识别方法综述 1.AWGN条件下的基本识别方法 1.1基于统计模式的调制识别方法特征参数：信号谱特征，信号平方谱的谱峰数，谱功率，瞬时值统计特征，星座点间的Hellinger距离，高阶累积量、小波变换降噪，分形集维数优点：理论分析简单；高信噪比时特征易于提取、适用类型多、识别性能好；在预处理精度较差、先验知识较少的非合作通信环境下仍具有较好的识别性能。

基于特征融合的DCSK_调制方式识别技术

ｔｈｅｍｏｄｅｌａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙＭａｔｌａｂｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｃｈａｏｓｓｈｉｆｔｋｅｙｉｎｇꎻｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎꎻｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎꎻｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｒｅｃ￣
模Ｒ同余ꎮ
ＦＭ￣ＤＣＳＫ是在ＤＣＳＫ的基础上ꎬ 加了一个
ＦＭ调频器ꎬ对基带混沌信号进行频率调制ꎬ并使
用该调频混沌信号ｘ′ｋꎬｉ作为载波以取代ＤＣＳＫ中
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为 [１５]
法ꎮ 薛德鑫等 [１２] 通过信号处理算法对非协作信
ＳＵＩＴａｏꎬＬＩＸｉａｏꎬＹＵＱｉｈａｏꎬＪＩＮＤａｋａｉ
( ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｃｈａｏｓｓｈｉｆｔｋｅｙｉｎｇ( ＤＣＳＫ) ｓｙｓｔｅｍｈａｓａｂｒｏａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｃｌａｓｓｉ￣
确性ꎮ
关键词: 差分混沌移位键控ꎻ特征提取ꎻ特征融合ꎻ调制方式识别
中图分类号: ＴＮ９１８
文献标志码: Ａ
ＤＯＩ:１０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. １００３－１２５１. ２０２４. ０３. ００４
ＤＣＳＫＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＭｏｄｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＦｅａｔｕｒｅＦｕｓｉｏｎ
ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＤＣＳＫｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｆｒｏｍｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌꎬｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

基于决策树的调制模式识别与gnuradio模块实现

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，解除对基于硬件、面向用途的电台设计方法中的完全依赖。

由于它所特有的多频段、多体制、多功能的特点，事先无法知道所接收到的信号各种参数，因此，在对信号进行解调前必须要先识别该信号的调制模式及其信号参数。

尤其在当今通信环境下，通信双方处于非合作模式下，电子战日益复杂化，对未知信号的参数分析、模式识别等技术就显得更加重要，在非合作通信系统接收机设计中，自动调制模式识别已经成为重要的研究课题。

本文研究的调制识别是首先进行输入样本特征的选取和处理，这些特征能够表现出信号调制方式的不同，或者对这些特征进行一定的处理后能够表现出信号调制方式的不同。

然后根据所选的特征值进行分类，根据分类的结果判定是哪种调制模式。

调制的方法通常分为脉冲调制和正弦波调制两大类。

脉冲调制是用脉冲串或一组数字信号作为载波的调制方式，正弦波调制则是载波为高频正弦信号的调制方式。

本文主要讨论的是正弦波调制，基于决策树算法进行分类，对算法的选择也可以根据具体的情况具体分析，在具体的情况下，可以选择神经网络等不同的算法。

决策树算法具有高效性的特点，用其进行分类，提高了识别效率，并且可以用于CPU频率低的系统中进行调制模式识别，比如PDA，智能手机等，这样可以以最快的速度得到信号的解调信号，得到我们要用的信息。

本文通过提取信号的特征值，将特征值通过决策树进行分类，对输入的多种调制信号进行选择提取，能够正确识别出AM、FM、QPSK等调制信号，在8dB时对调制信号的平均识别正确率可达到95%以上。

本文使用GNU Radio平台，这个作为软件无线电的一种开发平台，利用它提供的信号运行和处理模块，在易制作的低成本的射频（RF）硬件和通用微处理器上实现软件定义无线电。

通过使用GNU Radio的通用的硬件开发平台，节省了大量资金，并且具有很强的扩展性，可以通过使用不同的软件算法，实现不同的功能。

软件无线电实验模拟调制制式识别

模拟调制制式自适应识别
一、实验要求
1、设计一个模拟调制信号自适应识别器，该调制器可以识别AM 、DSB 、USB 、LSB 、FM 以及AM-FM 调制方式。

2、假设接收信号的载波30KHz ，采样率为100KHz ，调制方式未知，计算各种模拟特征参数值，并进行自动识别。

二、实验原理
模拟信号识别，关键要从接收信号中提取用于信号样式识别的信号特征参数：
1、零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值
2、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差
3、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差
4、谱对称性
可以依据信号的以上4个特征参数，对信号的调制样式进行有效识别。

下图为模拟调制识别的决策树：
三、实验内容与结果
选取输入信号为：)/100002cos(5.1)/20002cos(s s f n pi f n pi S ***+**= 各种调制样式产生已调信号的特征参数如下图：
r可从图中可以看出，由参数P可以清楚的识别出LSB、USB信号，再由参数
m ax 以识别出FM信号。

理论上，DSB信号的ap值应该最小，AM信号的dp值应该最小，但由于瞬时相位非线性分量提取的困难，本实验并未能够非常清晰的识别DSB以及AM信号。

不过从实验数据来看，AM信号还是基本能够有效识别出来的，DSB信号的ap值虽为最小，但与其他调制信号的值相差不大，识别效果不是很好。

本实验在完成了模拟信号通用调制（正交调制）的基础上，探讨了对模拟调制进行自适应识别的方法，取得了一定的分类效果，但在瞬时相位非线性分量的提取上仍需改进。

调制识别程序

摘要通信信号调制类型的自动识别普遍应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电子对抗和信号监测等领域。

传统的通信电台或系统是针对特定调制样式和带宽的单一型系统，其应用范围超级有限，很不适应目前的多调制、多服务的通信系统。

由于多调制的存在，对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是要肯定该信号的调制样式，因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必需具有的功能之一。

本文首先对各类通信信号进行了理论分析，在此基础上针对数字调制信号采用了基于决策论方式的调制方式识别算法，并利用MATLAB软件进行了计算机仿真。

本文的调制识别算法是基于决策论方式，该方式具有运算量小，识别效果好等长处。

关键字：调制识别；算法；仿真ABSTRACTThe auto identification of modulation style of communication signa l is widely used in many kinds of domain, such as signal surveillance and detection, interference recognization, radio interception, and electronic countermeasures. Traditional communication radio is designed for single system with given modulation and ’s application field is finite and it can not adapt to the system of multi-modulation, multi-service at the using of multi-modulation, the precondition of receiving and demodulating signal is to decide the type of the modulation. So automatic recognition of modulation signal is a required function of software radio receiver.First in this paper, various kinds of communication signals are analysed on theories,based on which, aimed at digital modulat ions,using arithmetic for modulation style identification based on decision-theoretic, after that, the whole modulation process is studied by using MATLAB. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect.Key words: Modulation Recognizing ;Algorithm；Simulation目录第一章引言 (1)本章小结 (1)第二章绪论 (3)研究背景 (3)发展概况 (3)一般调制样式识别进程的框架结构 (5)引言 (7)软件无线电中信号调制通用模型 (7)软件无线电接收机的数学模型 (8)软件无线电中的载波同步 (10)决策树 (12)数字调制信号的模型 (15)4.1.1幅度键控调制(ASK) (15)4.1.2相移键控调制(PSK) (16)4.1.3频移键控调制(FSK) (16)4.1.4正交振幅调制信号(QAM) (17)调制信号的自动识别 (18)4.2.1特征参数集 (18)4.2.2分类识别 (20)调制信号识别中应注意的问题 (22)仿真及结果分析 (23)4.4.1数字调制信号的产生 (23)4.4.2瞬时信息的获取 (26)4.4.3仿真实验及结果分析 (28)第五章结论及展望 (29)对本文工作的总结 (29)决策树识别中存在的问题 (29)对此后工作的展望 (29)参考文献 (31)致谢 (32)附录 (33)程序：信号产生、参数提取及识别进程 (33)第一章引言无线通信在现代通信中占据着极为重要的位置，被普遍应用于商业、气象、军事、民用等领域。

调制信号识别

其中 sn t 是归一化中心信号，sn t s t max s t
该参数可将ASK、QAM和FSK/PSK三者分开。
信号辨认
• MFSK辨认 MFSK信号旳功率谱必有M个谱峰，只要得到其功率谱在 0，fs 2上旳谱峰个数n，就能实现MFSK信号调制阶数旳辨认。4f2 对频率个数敏感，可用于调制阶数旳辨认。
分类辨认
N
N
2FSK
2 f
t
2 f
Y
4FSK
数字调制信号识别
N
F tF
A t1 A
Y
N
2PSK
ap t ap
Y
4PSK
Y
A t2 A
N
Y
2ASK
4ASK
仿真验证结论
• 在 SNR 5dB 时，辨认正确率可到达99%以上，
且当
SNR 时20d，B 辨认正确率到达100%。
本算法不但在低信噪比条件下辨认正确率
高，而且在进行辨认旳过程中，用到旳特
征参数较少。
• 但是，文中旳算法只合用于在基带数字信号中。
基于信号时域瞬时统计特征旳一种通用辨认措施
• 基本思想：在AWGN信道下，经过分析信号时域特征和频域功率谱特征，并结合前人旳研究成果，给出一组性能稳健旳、具有高辨认率旳特征参数。利用这些参数先进行调制信号四种基本调制类型旳分类，再利用详细算法进行调制阶数旳辨认。
特征提取
• 归一化瞬时幅度功率谱密度最大值 max
max
max =
FFT
a
cn
i
2
N
其中N为样点数，acn i 为中心归一化瞬时幅
a i
度，。 acn E a i 1

模拟数字通信信号调制识别研究

Ｋｅｗｏｄｓｍｏｕａｏｄｉｅｔｃｔｎ；ｖｌｔｔｍｍｆｒ；ｄａｄｔｒＲｓｙｒ：ｄｌｔｎａｄｎｉａｏｗａｅｅｒｉｎｉｆｉｏｍｍｅｉｆｅ弓言Ｉ
通信信号具有多种调制方式。在通信信号的检测及处理时，别信号的调制方式是首先要解决的识
模拟和数字通信信号综合起来研究，期更具实以
用性。
假定接收数据内只有１通信信号，信号模种则
型可以表示为：ｓｔ：ｔ＋ｔ，（）（）（）（）１
１数字调制与模拟调制的识别
１１理论分析．
式中，（）过窄带系统后的加性窄带高斯白噪ｎｔ通
小波变换是时间和频率的局部变换，它能够提
声。（）调制后信号，制方式为ＰＫ、Ｓｔ为调ＳＦＫ、
ＱＭ、ＡＫ、Ｍ、Ｍ、Ｍ中的１种。ＱＭ、ＡＫ、ＭＡ２ＳＡＦＰＡ２ＳＡ
供１个信号局部化的频域信息，分析非平稳信号是的理想工具。小波变换作为１种特征提取的工具已得到较广泛的应用。对于不同调制方式的信号，小波变换能够有效地提取信号的瞬时特性，波系数小
ａｏｉｍｉｉｇｉｇｍｏｕａｉｎｔｅａｄａａｏｄｕａｏｐｈｅｖｌｉｆｔｅｉｅｔｃｔｎａｇｒｈｓｖｒｉｄｌｒｈｔｄｓｎｕｓｄｉｇｔｏｔｈｉ￣ｄｌｔｐｎｌｇｍｏｌｔｎｔｅ．Ｔａｉｔｏｎｉａｏｌｏｉｍｉｅｉｅｏｙｎｉｙｄｙｈｄｆｉｉｔｆ

毕业设计毕业论文基于matlab的数字调制信号的仿真及识别[管理资料]

本科生毕业设计基于MATLAB的数字调制信号的仿真及识别独创性声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在指导老师指导下取得的研究成果。

除了文中特别加以注释和致谢的地方外，论文（设计）中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。

与本研究成果相关的所有人所做出的任何贡献均已在论文（设计）中作了明确的说明并表示了谢意。

签名：年月日授权声明本人完全了解许昌学院有关保留、使用本科生毕业论文（设计）的规定，即：有权保留并向国家有关部门或机构送交毕业论文（设计）的复印件和磁盘，允许毕业论文（设计）被查阅和借阅。

本人授权许昌学院可以将毕业论文（设计）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编论文（设计）。

本人论文（设计）中有原创性数据需要保密的部分为（如没有，请填写“无”）：签名：年月日指导教师签名：年月日摘要本文对数字调制信号的基础知识进行了详细介绍，并利用M文件编程的方法做出了调制过程的仿真波形，接着又利用Simulink平台建立了功率谱密度的仿真模型，并得到了预期的仿真结果，从而作为信号频域识别的理论依据。

另外，本文实际上还对现实中用FFT 提取功率谱密度的识别方法进行了仿真并且简单介绍了三种数字调制信号时域识别的理论方法。

关键词：数字调制信号的仿真；M文件；Simulink；识别ABSTRACTIn this paper,the basic knowledge of digital modulation signal is introduced in detail,and M-file is used to get the emulated wave of the process of the platform of Simulink is used toform the model of power spectrum density,and the emulated results are expected,thus the results can be the theory basis of frenquency domain identity of digital modulation addition,actually this paper also emulates FFT identity method picking up the power spectrum density which is used in reality,and it introduces the theory method of time domain identity of three digital modulation signal simplely as well.Key words：The emulation of digital modulation signal;M-file;Simulink;Identity目录1 绪论 (1)数字调制信号仿真和识别的背景 (1)数字调制信号仿真和识别的目的及意义 (2)数字调制信号仿真和识别的发展现状 (2)本章小结 (3)2 MATLAB简介 (4)MATLAB/M文件 (4)MATLAB/Smiulink (4)本章小结 (5)3 数字调制信号的理论及仿真 (6)数字调制系统的原理 (6)三种基本的数字调制信号 (6)（2ASK） (6)二进制移频键控（2FSK） (8)二进制移相键控（2PSK） (10)二进制数字调制信号的功率谱密度 (12)本章小结 (15)4 数字调制信号调制样式的识别 (16)调制样式识别模块的建立 (16)特征参数的提取 (17)基于Simulink的功率谱密度的仿真 (18)FFT提取功率谱密度的仿真 (24)本章小结 (26)5 结论 (27)参考文献 (28)附录 (28)致谢 (33)1 绪论数字调制信号仿真和识别的背景通信系统的任务是完成消息的传递、转化，而通信的目的是通过信道快速有效、安全准确的传输信息。