文献类型：期刊文章

作　　者：赵雄文[1] 郭春霞[1] 李景春[2]

机构地区：[1]华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206 [2]国家无线电监测中心,北京100037

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(61372051)~~

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：674-680

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了识别当前通信系统所采用的主要调制方式,该文结合高阶累积量和循环谱的特点,采用混合识别算法,同时应用智能决策算法(神经网络)对信号进行识别。该算法基于四阶和六阶高阶累积量构造出一个新的特征参数,将数字调制信号分为{BPSK,2ASK},{QPSK},{2FSK,4FSK},{MSK}和{16QAM,64QAM}5类。然后利用高阶累积量的其它特征参数以及循环谱特征对{OFDM},{16QAM,64QAM},{2ASK,BPSK}及{2FSK,4FSK}进行识别。为便于工程实现,该文采用半实物仿真以及Lab VIEW和MATLAB混合编程来验证算法。仿真结果证明,该算法能够在较低信噪比下实现对{OFDM,BPSK,QPSK,2ASK,2FSK,4FSK,MSK,16QAM,64QAM}等多种信号的分类,在信噪比高于5 d B时,调制方式识别率可达94%以上,由此证明了该方法的有效性。

关 键 词：调制识别 高阶累积量 循环谱 神经网络

分 类 号：TN92]