文献类型：期刊文章

作　　者：党月芳[1] 徐启建[2] 张杰[2] 陈晓[1]

机构地区：[1]国防信息学院,湖北武汉430009 [2]中国电子设备系统工程公司研究所,北京100071

出　　处：《信号处理》

年　　份：2013

卷　　号：29

期　　号：6

起止页码：761-765

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSCD、CSCD2013_2014、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了将信号高阶累积量和分形盒维数相结合的特征提取方法。信号高阶累积量特征具有良好的抗噪性能,被广泛应用于调制识别。2ASK和BPSK的高阶累积量、以及2FSK,4FSK,8FSK的高阶累积量相等,使得只提取信号高阶累积量不足以区分信号。针对这一问题,引入信号的分形盒维数,提取信号的高阶累积量和分形盒维数构成联合特征参数,构建级联神经网络分类器,对信号进一步进行分类。对2ASK,4ASK,BPSK,4PSK,2FSK,4FSK,16QAM七种信号进行了仿真,结果表明,该方法提取的特征参数计算复杂度低,具有较好的抗噪性能。在信噪比不低于5dB、测试样本数不少于200的条件下,正确识别率达到了85"以上。

关 键 词：高阶累积量 分形理论  调制识别 级联神经网络

分 类 号：TN911.23]