通信信号的调制识别技术综述

通信信号的识别一直是人们重点研究的课题之一,特别是对通信信号调制体制的识别,是通信信号识别的基础。本文对目前的调制识别的一些基本方法进行了介绍,并对调制识别技术以后的发展提出了自己的设想。     

小波变换在通信信号调制识别中的应用

空间传播的通信信号采用了不同的调制方式。在许多应用中,需要监视通信信号的活动情况,区分信号的性质,甚至截获其传输的信息内容。调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征,而要截获通信信号的信息内容,就必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号,调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下判断出通信信号的调制方式,并估计出相应的调制参数。随着通信信号体制及调制样式的多样化和复杂化,信号环境越来越密集,识别难度越来越大。小波变换具有良好的时间,频率局域化特征和多分辨率分析的特性,所以小波变换是一种能有效地从不同调制类型的信号中提取瞬时特征的技术,而且不需要已调信号任何的先验知识。不同类型信号的小波变换系数的明显不同非常适合对调制信号的调制类型进行识别。本文在学习MFSK调制信号的基本特征的基础上,分析研究了三种类型的小波变换。     

浅论通信信号调制识别方法

通信信号调制类型的分类识别是一种典型的模式识别问题,它涉及到很多复杂的特殊因素。随着通信技术的飞速发展,通信信号的体制和调制样式变得更加复杂多样,信号环境日趋密集,使得常规的识别方法很难适应实际需要,无法有效地对通信信号进行识别,这也给通信信号的识别研究提出了更高的要求。本文首先详细介绍了判决理论识别方法和统计模式识别方法这两种数字信号调制方法,然后对它们的优缺点进行了分析比较。     

浅析通信信号的调制识别

本文介绍了常用的通信信号调制方式,并分析了目前的一些信号识别方式的优缺点,最后对信号调制识别技术的发展进行了展望。     

基于谱相关和神经网络的信号调制识别

由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切.基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图.分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度.基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识另q信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率.     

数字调制信号识别系统的DSP硬件实现

针对人工的信号识别设备不足,设计了基于DSP的数字调制信号识别系统．使用希尔伯特变换提取信号的瞬时信息,计算得到3个特征参数值,使用决策树分类器对信号进行分类．设计了用于通信信号识别的硬件系统,并制作了实际电路．在CCS软件环境下,使用c语言编程实现了调制信号自动识别算法．DSP硬件仿真结果表明,在信噪比不小于10dB时,系统平均识别正确率超过了98％．最后使用系统对信号发生器产生的调制信号进行了实时离线识别,实验结果表明,系统具有较好的识别正确率和实时性．     

通信信号调制样式自动识别方法

通信信号的调制识别是目前研究的热点问题。文章介绍了信号调制样式识别的概念及一般过程,对几种典型的调制样式识别方法分别做了阐述并分析了其优缺点。     

基于决策理论的数字调制信号识别

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首先要确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须具备的功能之一。文中研究了6种常用数字调制信号识别的特征参数集，并采用决策树判别方法进行分类识别。仿真结果表明，在趼氓≥5dB时，识别正确率在99％以上，且当SNR≥20dB时，识别正确率达到100％。其特点是，算法简单，识别正确率高．达到了自动分类识别的目的．并有利于实现识别的实时化。     

基于高阶累积量的调制方式识别研究

通信信号调制方式自动识别技术在非协作通信的信号识别中具有重要作用,基于高阶累积量的方法,对常见的8种数字信号的调制方式识别进行了研究。调制方式包括2ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,16APSK,32APSK,给出了各调制信号的二、四、六、八阶累积量理论值,提取5个特征参数,根据不同调制信号的特征参数差异情况,设计合理的分类决策树和阈值对信号进行有效识别。仿真结果显示,在信噪比大于-3 d B时,信号识别率可达90%以上。