基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制信號識別.pdf

1、當(dāng)前，通信技術(shù)發(fā)展迅速，通信環(huán)境也變得越來越復(fù)雜，在如此復(fù)雜的通信環(huán)境下，為了保證通信雙方能夠準(zhǔn)確安全并且高效的傳遞信息，通信信號采用了不同的調(diào)制制式。通信信號的識別在信號分析領(lǐng)域占有重要地位，其主要目標(biāo)是在有噪聲干擾和信號環(huán)境多樣化的前提下確定出接收信號的調(diào)制制式，為信號的進(jìn)一步分析和處理奠定基礎(chǔ)。論文的主要工作及成果如下：
　　1、介紹了2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK六種數(shù)字調(diào)制信號時域、頻域的特點

2、，分析了其功率譜的差異。
　　2、根據(jù)調(diào)制信號的特點，從其瞬時幅度、瞬時頻率、瞬時相位出發(fā)，提取出了5種可將各調(diào)制信號區(qū)分開來的特征參數(shù)，并對其進(jìn)行改進(jìn)以提高區(qū)分度。
　　3、重點分析了符號數(shù)和過采樣比對調(diào)制信號識別結(jié)果的影響，從仿真實驗的角度出發(fā)，闡明了本文選取符號數(shù)2048，過采樣比為8的合理性。
　　4、分別闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)的原理及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從理論上證明了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、用于調(diào)制信號識別的可行性。
　　5、在MATLAB平臺上，分別用傳統(tǒng)決策論法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)成功完成了對上述六類信號的分類識別，并在信噪比為-3dB，5dB，10dB條件下進(jìn)行了仿真試驗和結(jié)果分析，實驗結(jié)果證明，除傳統(tǒng)決策論法要求信噪比大于10dB以外，三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分類器在信噪比大于5dB時，均能比較準(zhǔn)確的識別出六類調(diào)制信號，達(dá)到了調(diào)制信號分類識別的目的。
　　最終本