基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法

针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别。仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2 dB时,识别率仍可达到98%以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性。