利用循环谱和参数统计的数字调制信号识别

该文利用决策理论识别常用数字信号调制方式. 该识别方法基于接收信号的循环谱和参数统计法,采用谱相关测量的频率平滑法分析数字信号在循环频率轴上的特征谱,运用参数统计法提取统计参数,用于数字调制信号识别. 最后利用决策理论,给出信号识别流程图及判决门限. 实验表明,在信噪比为5 dB的条件下,对预期调制信号2ASK, 4ASK, 2FSK, 4FSK, 4PSK, 8PSK的识别率可达90%, 说明该方法在低信噪比下识别效果良好.     

基于加权表决的决策层融合多系统调制识别

利用信息融合技术研究多系统调制识别问题，提出一种加权表决融合算法。该算法首先定义系统对识别结果的贡献度，用来描述多个系统的联合对识别性能的提升，并将其作为分配权重的依据。然后将这种多系统识别问题建模为合作对策模型，利用合作对策的Shapley值来决定各系统的权重。最后通过所提出的加权表决算法，对多个系统的调制方式判决结果进行决策层融合。计算机仿真表明该算法有助于提高调制识别的性能。     

基于星座图和相似性度量的调制方式识别

讨论了存在相位误差情况下的调制识别问题,改进了以星座图形状为特征的识别算法.首先利用基于样本与核的相似性度量,对接收信号观测点动态聚类,得到重构星座图.然后,将重构星座图和预期星座图进行匹配,利用所提出的最大似然准则,完成星座图分类.该准则等效于最小距离分类准则,匹配方法简单,避免了以往基于星座图形状识别算法中,为得到重构星座图顶点统计特性所需的训练阶段.考虑到噪声对相位估计的影响,仿真表明,在已知和未知信号调制状态数情况下,SNR分别为10 dB和15 dB时,对所涉及的调制集可获得90%以上的识别率.