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基于神经网络的软件无线电信号的调制识别

潘明  
【摘要】: 软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台,通过加载不同的软件来实现不同的无线电通信功能。为了实现软件无线电多模式的通信体制,需要对接收到的调制信号在非理想化的信道特性下进行调制方式的自动识别,从而在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相互间的切换。 通信技术正以日新月异的速度进步和发展,通信信号各种调制方式的变化和进步尤其突出。通信信号调制方式的分类识别研究也相继发展起来。调制识别在信号确认、干扰识别、信号检测及信号监督等通信领域中充当重要角色。神经网络具有信息分布式储存、大规模自适应并行处理和高度容错特性等优点,可应用于调制识别领域。其学习能力和容错性对不确定性调制识别具有独到之处。 本文研究了数字调制方式识别的特征集,在此基础上从信号瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率特性中提取五种特征参数,并针对软件无线电中2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK六种数字调制信号,设计了一种分层次结构的BP神经网络分类器,并分别采用了动量梯度算法、自适应学习率算法和L-M算法三种不同的BP算法。并在MATLAB平台上在信噪比为4dB、6dB、8dB、10dB和15dB条件下进行了仿真实验和仿真结果比较,实验结果证明在SNR≥10dB时,采用了动量梯度算法分类器的正确识别率达到98%以上,识别的正确率更高,达到了自动分类识别的目的。


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