通信信号的自动识别与参数提取

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浅谈通信信号调制样式自动识别方法

３韩何自动Ｒ调制的新方法［］红外与激光工Ｊ．用高阶累量实现对２Ｓ与２Ｓ、ＡＫ４Ｓ、ＦＫ４Ｓ的分［］俊，明浩．识别信号ＰＦＡＫＰＫ４Ｓ、ＰＫ２Ｓ、ＦＫ
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过，ｉｄｅＫｎｌ的成功不是电子书的成功而是亚马逊电子商务平台的成功，有内容的亚马逊可以在电子书产品流行的时候推广电拥
子书，也可以在电子书衰落时，用其他终端售书，并不依赖某一种硬件终端。而国内电子书厂商并没有一个类似的优势内容平
该方法的主要特点是避免示，即尺度参数和位置参数。从这个意义上说，各种信号的本性推理得到接收信号的调制方式。
身特征都可以用该信号分解成的许多小液的尺度和位置来识了复杂的信号处理过程。
识别。小波变换能够把任何信号映射到一个由母小波伸缩，平移而构成的小波函数上去，实现信号在不同时刻，不同频带的合理分离而不丢失任何原始数据。
探索，出了很多新思路和新方法。提
某些特征作为识别的依据，这类方法有很多。ｉｄｋ提出了Ｌｅｔｅ
一
１调制样式识别过程
一
种数字调制信号的自动识别方法。该方法通过信号的解调
个完整的调制样式自动识别系统包括以下几个部分：
和参数提取，构造信号的幅度直方图、率直方图、频差分相
幅度方差和频率方差等分类特征。然后通过模式信号预处理模块、特征提取模块和调制样式识别模块。信号位直方图、将选取分类特征与理想样本的特征参数相预处理模块的主要功能是为后续处理提供合适的数据，其任识别的分类方法，务一般包括：／转换、ＡＤ频率下变频、同相和正交分量分解、比较，按最近原则进行信号自动分类。这种方法能在信噪比８Ｂ有效识别Ａ、ＡＫ２Ｓ、ＰＫ４Ｓ等Ｍ２Ｓ、ＦＫ２Ｓ、ＦＫ载频估计和载频分量的消除等。多信道多发射源的环境大干１ｄ的情况下，在信号。．．ｈｎＹＴＣａ等人在ＩＥ发表文章，ＥＥ对调制信号的包络进行中，号预处理部分要能有效地隔离各个信号，证一次只信保采用参数Ｒ包络平方的均值和包络方差的比值）（对四种有一个信号进入后续的调制识别环节。特征提取模块是从输分析，模拟信号分类，取得了初步成果。．ｓａｅ等人把中频通信ＫＡｓ１ｈ入的信号序列中提取对调制识别有用的信息，主要是从数据通过求解自回归模型参数，来中提取信号的时域特征或变换域特征。时域特征包括信号的信号建模为时变自回归过程，利用瞬时频率与瞬时带宽瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的直方图或其它统计参数。估计信号的瞬时频率和瞬时带宽，

通信信号自动识别及仿真

JIU JIANG UNIVERSITY毕业论文题目通信信号调制方式识别方法研究及仿真英文题目Research and Simulation of modulation type identification method院系电子工程学院专业通信工程姓名年级指导教师二零零九年五月摘要通信信号调制识别的目的就是截获一段通信信号在未知调制信息内容的前提下依据较少的先验信息判断出通信信号的调制方式。

通信信号的调制方式识别和调制参数估计对于军用电子对抗以及民用频谱监管都具有极其重要的意义。

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复杂多样，信号环境日趋密集这使得通信信号的调制识别变得困难。

近几十年来国内外学者在通信信号的调制识别方面进行了大量的探索提出了很多新方法。

算法相对简单而且识别效果好的调制方式识别方案是目前调制识别领域的趋势和主流。

通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电子对抗和信号监测等领域。

本文首先对各种通信信号进行了理论分析，在此基础上针对数字调制信号采用了基于决策论方法的调制方式识别算法，讨论了判决门限的选择，并利用MATLAB软件进行了计算机仿真。

本文的调制识别算法是基于决策论方法，该方法具有运算量小，识别效果好等优点。

关键词：调制方式识别；数字调制；参数提取；决策论通信信号调制方式识别方法研究及仿真Research and Simulation of modulation type identification methodAbstractPurpose of communication modulation signals recognition is to capture a section communication signals, under the premise of no modulation information contents, bases on less prior information, judges out the modulation method of communication signals. Modulation recognition and estimation of communication signal is important for electronic warfare and spectrum policing. there is no mature porject to solve the problem of modulation recognition,because of the exist of contradiction between anti-noise performance and complexity. Along with the flying development of communication technique, the style of communication signals becomes more complex and more various. Signal environment is gradually intensive, and this condition also makes communication signals modulation recognition more difficult. Recent several decades, domestic and international scholar proceeds large quantities explore at the aspect of communication signal recognition, and acquires a lot of new recognition methods.An algorithm which is simple and of good recognition performance is the mainstream of the research. The auto identification of modulation style of communication signal is widely being used in many kinds of domain, such as signal surveillance & detection, interference recognization, radio interception,and electronic countermeasures. First in this paper, various kinds of communication signals are analysed on theories, based on which, aimed at analog and digital modulations, the choice of the verdict threshold is discussed using arithmetic for modulation style identification based on decision-theoretic, after that, the whole modulation process is studied by using MATLAB. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect.Key words:identification of modulation style；digital modulation；ditection of parameters；decision-theoretic九江学院学士学位论文九江学院学士学位论文引言通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较新的研究方向，它有很大的应用前景，尤其是在军事通信领域。

通信信号自动识别方法

通信信号自动识别方法作者：张晓霞来源：《科教导刊·电子版》2018年第31期摘要信息化时代的到来，给人们的生活带来了翻天覆地的变化，通信已成为人们生活中必不可少的沟通方式。

伴随着通信技术发展的同时，通信信号的识别方法也在不断进步，从原先的人工识别发展到如今的自动识别，现如今对通信信号自动识别的要求也在不断提高。

因此，通信信号的自动识别方法就是本文探讨的主题，通过对通信信号的自动识别方法的详细了解，分析、研究通信信号的自动识别方法，望能促进通信信号的持续发展。

关键词通信信号自动识别方法中图分类号：TJ768.4 文献标识码：A1通信信号概述信号的自动识别是指根据接收到的信号自动确定信号的调制类型。

早期的信号识别采用的是人工判别信号的识别方式，主要在军事领域中应用；现今广泛应用的是信号自动识别的识别方式，如在民用信号的监测、确认、干扰识别、频谱管理、无线电、卫星通信等多方领域中皆有应用。

常用的自动识别的方法有两种，分别是理论决策法和模式识别法，理论决策法是采用假设检验理论来识别信号，并依据通信信号的统计特性，遵循耗费函数最小化原则导出统计检验量，并设置合适的门限，其中理论决策法的核心是阈值的设定，难点是正确假设以及正确阈值的确定。

理论决策法可用于在线分析，其在信号的关键特征提取时，采用的是传统的信号处理技术，且运用较为简单的判决准则和算法。

模式识别法一般情况下只能是离线分析，它有两个子系统，一个从原始数据中提取特征量，另一个确定信号的调制类型，这种方法一般需要较长的信号和处理时间。

总体看来，理论决策法更为健实，模式识别的方法更为实用，两者相比，前者识别范围窄。

近年来，随着数字信号处理技术的发展，涉及信号自动识别方法的研究更加广泛、深入，涌现出许多新的识别方法，通信信号自动识别方法的研究呈现蒸蒸日上的势头。

在我们的日常生活中，需要各种信息进行沟通交流，而信息的传输媒介就是信号，因此，通信信号的识别非常重要。

无线网络中的信号干扰检测方法研究

无线网络中的信号干扰检测方法研究随着无线通信技术的广泛应用，尤其是移动设备的普及，无线网络的需求越来越高。

然而，由于无线信号受到各种干扰的影响，如电磁波干扰、天气干扰等，导致无线网络的连接质量常常受到影响。

因此，研究无线网络中信号干扰检测方法具有重要意义。

信号干扰对于无线网络的影响无线网络中的信号干扰主要包括同频干扰和异频干扰两种类型。

同频干扰是指与目标信号处于相同频段的干扰信号，常见的有共址干扰、碰撞干扰等；异频干扰指在其他频段产生的干扰信号，如邻频干扰、间隔频干扰等。

信号干扰会导致无线网络中的信号质量下降，影响通信质量以及数据传输速度。

在严重情况下，信号干扰还可能导致无线网络的断连，从而降低用户体验和网络服务的稳定性。

传统的信号干扰检测方法在传统的无线网络中，常用的信号干扰检测方法主要包括频谱分析法、特征提取法以及机器学习等。

频谱分析法是最传统的信号干扰检测方法之一，它通过对无线信号的频谱进行分析来判断是否存在干扰信号。

频谱分析法的优点是简单易行，但是它仅仅通过频谱的变化来判断干扰信号，对于复杂的干扰信号往往无法有效检测。

特征提取法是通过提取无线信号的特征参数，构建特征空间，然后通过判别器判断是否存在干扰信号。

特征提取法相对频谱分析法来说，能够更好地处理信号的动态变化，但是对于不同类型的干扰信号，特征提取法的参数选择和构建较为困难，也存在一定的局限性。

机器学习方法是近年来被广泛研究和应用的信号干扰检测方法。

这种方法通过构建分类器来区分正常信号和干扰信号，具有较好的分类性能和鲁棒性。

目前，随着人工智能和深度学习的发展，基于深度学习的机器学习方法在信号干扰检测领域也取得了一定的成果。

基于深度学习的信号干扰检测方法深度学习是一种机器学习中的分支领域，其核心是构建和训练多层神经网络来进行模式识别和分类。

在信号干扰检测方面，基于深度学习的方法相对于传统的方法具有以下优势：1. 处理复杂的非线性关系：深度学习可以通过多层神经网络来学习和表示复杂的非线性关系，从而更好地处理复杂的干扰信号。

无线通信信号调制模式的自动识别与研究

无线通信信号调制模式的自动识别与研究随着无线通信技术的迅猛发展，人们对于无线通信信号调制模式的自动识别与研究的需求日益增长。

无线通信信号调制模式的自动识别是指通过对接收到的无线信号进行分析和处理，自动判断信号的调制模式，从而实现对不同信号的识别与分类。

无线通信信号调制模式的自动识别具有重要的应用价值。

首先，它可以应用于无线通信系统中的信号监测与干扰检测。

通过自动识别不同调制模式的信号，可以及时发现和定位干扰源，保证通信系统的正常运行。

其次，自动识别无线通信信号调制模式还可以应用于无线通信系统的频谱监测与管理。

通过对不同调制模式信号的自动识别，可以有效地进行频谱资源的分配和管理，提高频谱利用效率。

此外，自动识别无线通信信号调制模式还可以用于无线通信系统的安全保密。

通过对无线信号调制模式的识别，可以判断是否存在非法用户或者恶意攻击，从而提高无线通信系统的安全性。

针对无线通信信号调制模式的自动识别，目前已经涌现出许多研究方法和算法。

其中，常用的方法包括基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。

基于特征提取的方法通过对信号的时域和频域特征进行分析和提取，来实现信号调制模式的识别。

而基于机器学习的方法则利用机器学习算法，通过对一定数量的已知调制模式信号进行训练，从而实现对未知调制模式信号的自动识别。

然而，无线通信信号调制模式的自动识别仍然存在一些挑战和难点。

首先，现实中的无线信号具有复杂的特征和多样性，需要针对不同的信号类型设计相应的特征提取算法或者机器学习模型。

其次，无线信号的传输环境和传输条件会对信号进行混叠和失真，从而影响信号调制模式的自动识别。

最后，由于不同调制模式之间存在相似性，使得识别过程中可能存在分类错误的情况。

综上所述，无线通信信号调制模式的自动识别与研究是一个具有挑战性的课题。

通过不断研究和改进相关算法和方法，可以提高无线通信信号调制模式的自动识别准确性和鲁棒性，从而为无线通信系统的发展和应用提供更好的支持。

2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置

2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置一、引言2023年电赛d题将会围绕信号调制方式识别与参数估计装置展开，这是一个极具挑战性的课题，也是当前通信与信息领域中备受关注的研究方向之一。

信号调制是指将要传输的数字信号通过一定的调制方式转换成模拟信号的过程，而参数估计装置则是用来对信号进行参数分析和估计的设备。

如何准确识别信号的调制方式，并进行有效的参数估计，是当前通信工程领域亟需解决的重要问题之一。

二、信号调制方式的识别1. 信号调制方式的分类在进行信号调制方式识别之前，首先需要对常见的信号调制方式有所了解。

常见的信号调制方式主要包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）、正交幅度调制（QAM）等。

这些调制方式在实际的通信系统中都有着广泛的应用，因此在识别过程中需要兼顾不同调制方式的特点和特征。

2. 识别方法与技术为了准确识别信号的调制方式，可以采用多种方法和技术。

常见的识别方法包括基于统计特征的识别方法、基于信号频谱特性的识别方法、基于人工智能算法的识别方法等。

其中，基于人工智能算法的识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，是当前研究的热点之一。

三、参数估计装置的设计与应用1. 参数估计的重要性在实际的通信系统中，对信号参数进行准确的估计是保证通信质量的关键之一。

参数估计主要包括对信号的频率、幅度、相位等参数进行准确的估计。

只有通过有效的参数估计，才能保证信号的传输和接收的准确性和可靠性。

2. 参数估计装置的设计针对参数估计的需求，研究人员提出了基于不同算法和技术的参数估计装置。

这些装置通常包括信号采集模块、信号处理算法模块和参数估计输出模块等部分。

通过对信号的采集和处理，再结合合适的参数估计算法，可以实现对信号参数的有效估计。

四、个人观点与总结作为一名从事通信工程研究的工程师，我对信号调制方式识别与参数估计装置有着较为深刻的理解和实践经验。

通信中数字调制信号自动识别算法

ＪＡＮＧｎ，ＵｏｇＬｉＺＨＡＮＧｕ－ｅ，ＩＹａＬＩＨｎ — ，ＪｎＣｈｎＧＵＯａｇ— ｎＸｉｎＹｏｇ
（ｅａｔｎｆｌｔｃｌｎｆｒｔｎＥｇｅｒｇＨｎｉｅｓｙＣａｇｈ０２ＣｉａＤｐｒｍｅｔｅｒａａｄＩｏｍａｉｎｉｅｉ，ｕａＵｎｖｒｉ，ｈｎｓａ１８，ｈｎ）ｏＥｃｉｎｏｎｎｎｔ４０
有效性。
关键词：调制识别；分形维数；高阶累量；抗噪声性能；特征参数
ＡｕｏｍａｃＲｅｏｎｔｏｇｒｔｔｉｔｃｇｉｎＡｌｏｉｈｍｏｇｔｌＭｏａｉｎＳｉｎａｎＣｏｍｕｎｃｔｏｉｆｒＤｉｉａｄｕｔｏｇｌｍｉｉａｎｉ
１引言
对于通信系统来说，调制方式是一个重要特征，
域远未发展成熟。表现为尚缺乏一个完整的研究体系，现有方法缺乏普适性、对假设条件依赖较多、如
识别性能没有一个统一的评价标准等。于将信号的由
Ａｂｓｒｃ：Ｉａａｇｏｄｎｓｉｍｕｉｏｔｋｔｅｈｇｈｏｄｒｃｍｍｕａｔｏｈｉｎｌａｉｈｓｃａａｔｒｓｉｔａｔｔｈｓｏｏｉｅｍｎｔｔａｅｈｉ —ｒｅｕｙｌｎｓｆｔｅｓｇａｓｔａｈｒｃｅｔｃｉ
ｉｅｔｆｅＳ，ｔｉｃｓａｙｔｒｎｎｆａｔｌｈｏ．ｅｐｐｒｔｋｅｈｍｂｎｔｎｏｅｈｉｈｏｄｒｃｄｎｉｄ．ＯｉｓｎｅｅｓｒｏｂｇｉｒｃａｅｒＴｈａｅｉｉｔｙａｓｔｅｃｉａｉｆｔｇ — ｒｅｕｍｍｕａｔｎｏｈｌｎｓａｄ

探讨数字通信信号调制方式自动识别算法

【文章编号】１００４ — ７３４４（２０１３）０９ — ０３３６ — ０２
探讨数字通信信号调制方式自动识别算法
杨胜义
（兰州理工大学甘肃省兰州市７３００００）
摘要：调制方式的自动识别是通信接收系统设计的重要研究课题，本文结合实际工程提出了一种信号调制方式的自动识别算法。与其他算法相比，该算法的显著特点是结构简单、计算量较小、适合实时计算，而且当环境的信噪比较低时，该算法具有较高的识别准确度；同时该算法还考虑了参数符合成形的影响，这就让该算法更能满足实际工程的需要。关键词：调制方式识别；通信信号；识别算法
圈差三
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象样点藏（个）
ａ）成形前的２ＰＳＫ信号￣ｇｔＪｔ
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ｂ）戚彤以后的２ＰＳＫ信号幅度
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幅度产生影响。下面以ＱＰＳＫ和ＢＰＳＫ两种信号为例，来分析符号成形对信号相位的提取以及对信号瞬时幅度带来的影响。
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从图１中我们可以看出ｇ（ｔ）在频域上是带宽有限的，而在时域上是无ห้องสมุดไป่ตู้限的，仅仅在码元的判决时该始终为零。一般情况下只考虑３个窗口，在３个窗口以后衰减就很大，可以忽略。因为在时域上是无限的，这就必然会造成前后码元之间相互影响，从而对信号相位的提取和信号的瞬时

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Ｋｙｒｓａａｓｏｓｎｌｅｗｄ：ｌｉｆａｏｎｙｓｉｓｉｎｆａｏｏｍｏｕｔｎｌａａｇｄｌｉｇｄｔｉｔｎｄｌｉｓｅｎｌｍｏｕｔｎｅｉｃｉｆａｏｔｏｙａｏｄｉｌｄｌｉｅｉｏ－ｅｒｉｄｔｔｎｐｒｅｒｉｔｍｕｔｎｄｃｉｎｈｏｅｃｅｃｏｏａｍｔｓｇａｏａｏｓｔｔｅｉｆａｅ
南京理工大学硕士学位论文
通信信号的自动识别与参数提取
摘
要
通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电
子对抗和信号监测等领域。
本文首先对各种通信信号进行了理论分析，在此基础上针对模拟调制信号和数字调制信号采用了基于决策论方法的调制方式识别算法，讨论了判决门限的选择，并利用ｎＡＬＢ软件进行了计４ＡＴ算机仿真。在信噪比为ＩＢ时，Ｏｄ对模拟调制和数字调制
ａｄｃｄｓｅｆｄｉｌｕｔｎｎｌａｓｄｄａｄｆｓｉｙｔｎｔｏｅｄｉｔｍｄｌｉｓａｒｔｉ，ｔｅｉｌｏｈｈｅｐｏｇａｏａｏｉｓｕｅｎｈａｂｉｆｅｒｇｅｅｔｅ
ｍｔｄｉｗｌｖｒｉｅｂｃｍｐｔｓｌｉｓｅｏｓｅｅｃｄｏｕｒａｏ．ｈｓｌｔｙｄｅｉｔｎｍｕ
参数有助于信号证实和确定合适的干扰波形。
在早期的通信情报系统中，采用手动调制方式识别，即依靠操作员解释测量到的参数，判断信号源。操作员一般通过以下信息进行判断：中频时域波形、信号频谱、瞬时幅度、频率瞬时和音调变化。其中，中频时域波形可以反映信号的时域性质用来判断有无信号，是否有明显的幅度调制。信号的频谱分析可以确定信号是否有载波分
瞬时幅度、时相位和瞬时频率的直方图或统计参数。时频率可以通过过零检测方瞬瞬
法估计。变换域特征主要包括信号的频谱特性等。分类器根据特征判断信号的调制方
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常器法括计式别方，、策方［］人神络见的类算包统模识法［决论法３与工经网方分一．５
法［１通信信号的调５。－６制方式识别是一个典型的模式识别问题。模式识别方法主要由直方图构造特征向量，用线性分类器判别信号的调制方式。决策论方法是用概率和符合假设检验的观点研究调制识别问题。文献［［提出的简化决策论方法在保证一定３４］］的识别成功率的基础上，低了降运算量。而神经网络具有模拟人类大脑识别能力的优
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声明
本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。
关键词：信号分析调制方式识别模拟调制数字调制决策论参数提取
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通信信号的自动识别与参数提取
ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｅｏｔａｏｏａｔｉｎｉｃｔｎｍｏｕｔｎｅｃｍｕｉｔｎｎｌｉｌｂｉｈｕｄｆｉｆｄｌｉｓｏｏｍｎａｏｓａｉｗｄｙｎｅｉａｏｔ川ｆｃｉｉｇｓｅｅｇ
作效率更高，对操作员的专业要求也同时降低。１２发展概况．
１９ＣＳａｒ９年４６月，．ｖ等四名．Ｗｅ作者在斯坦福大学技术报告上发表了第一篇研究调制方式自动识别的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自类》动分。此后，不
断有研究调制识别器的文献出现。尽管这些调制识别器采用了各种不同的算法，但还是可以被概括到一个统一的框架。
简单的识别集合，则可以适当放宽上述条件。调制方式识别系统一般包括三个部分，即接收机前端、调制识别器和输出部分。
接收机前端完成信号检测和频率变换。制识别器识别信号的调制方式，调并提取调制
参数。输出部分实现信号解调的信息处理。
调制方式识别是基于软件无线电的通信系统或者通信对抗应用的重要环节。首先，有正只确地估计信号调制方式和参数，才能正确地解调。其次，解调制方式和了
ｕｄｍｎｋｄｏｄｍｉｓｈｓｎｌｅｌｃｄｅｉ，ｒｒｃｓｉａｉｓｏａ，ａｉａｓｖｉｎｅｎｙｎｆｎｕｓｃｇｕｌｅ＆ｅｃｏｉｅｅｎｒａｔｔｎｎｆｅｅｔ
ｒｏｚｔｎｒｉｉｅｅｔｎａｄｃｏｉｃｕｔｍｅｓｒ．ｅ加ａｏ，ｏｒｐｏ，ｅｔｎｏｎｅａｕｓｃｉａｎｃｉｎｌｒｃｒｄｔｅｅＦｒｎｐｐｒａｏｓｓｏｍｎｃｉｓａｒｎｌｅｏｈｏｉ，ｉｔｓｅｖｒｕｋｄｏｃｍｕｉｔｎｎｌａａａｓｄｔｅｒｓｉｔｈａ，ｉｓｉｉｎｆａｏｉｓｇｅｙｎｅ
量，频谱是否对称。熟练的操作员可以通过耳机输出的音调变化分辨信号频率，调整示波器的扫描速率。手动调制方式识别需要有经验的操作员，一般可以成功识别持续时间较长、元码
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通信信号的自动识别与参数提取
速率较低的幅度键控（Ｓ）信号和频移键控（Ｓ）ＡＫＦＫ信号。对于ＦＫ信号，还要Ｓ求较大的调制指数。手动调制方式识别无法处理需要相干信号处理的相移键控（Ｓ）（ＫＰ信号。采用自动调制方式识别不仅可以提高识别的准确性，增大识别的范围，而且工
的识别成功率均不低于９％。９本文的调制识别算法是基于决策论方法，该方法具有运
算量小，识别效果好等优点。最后，本文对模拟调制信号的瞬时频率、调幅系数和调频系数以及数字调制信号的瞬时频率和码元速率均做了理论分析与参数提取，进并且
行了计算机仿真，通过计算机仿真结果证明了该方法的可行性。
工程实现有了保证。１１研究背景．
调制方式识别是介于能量检测和信号完全解调之间的过程。对于能量检测只要知道接收信号粗略的中心频率和带宽。而信号解调不仅需要知道精确的中心频率和带宽，还必须知道该信号采用的调制方式以及对应的调制参数。而调制方式识别的成功率则依赖于待识别调制方式集合的情况，以及各种先验信息。当集合中待识别的调制方式较多，其包含复杂调制方式时，尤就要求几乎精确的中心频率和带宽，对于相对
研生名初拿究签：
枷。年Ｇ，全月／日
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通信信号的自动识别与参数提取
绪论随着通信技术的发展，无线通信环境日益复通信信号在很宽的频带上采用了杂。多种调制方式，同时这些信号的调制参数也不尽相同。对未知信号调制方式的识别可提供信号的结构、特性等有用信息，如何有效地识别和监视这些信号，在军事和民用
ｂｓｏｗｉ，ｅａａｌａｄｉｌｄｌｉｓｔｃｉｏｔｖｄｔａｄｈｈａｄｎｏｎｄｔｍｕｔｎ，ｈｃｆｅｉｅｎｃｉｍｔｇｉａｏａｏｈｏｅｈｒｃａｇｅｅｔｅｏｉｄｃｓｄｎａｔｅｆｍｄｌｉｓｌｉｎｆａｏｂｓｏｈｓｌｓｕｅｕｇｈｔｏｏａｏｔｅｔｉｔｎｅｎｒｈｄｉｓｓｒｍｉｒｕｔｎｄｉｉａｄｓｉｉｃｙｅｃｄｃｉ－ｅｒｉａｅｔｔｈｗｏｍｄｌｉｐｃｓｕｉｂｕｉＭＴＡ．ｅｓｎｈｏｔ，ｈ，ｈｌｏｕｔｎｅｉｔｅｙｇＬＢｉｏｔｅｆｒｔｃｔａｅｅａｏｒｓｓｄｓＡｏｓｄｎＷｅｔＳＲｕｌｔＩＢｔｐｂｉｓｃｓｔｍｄｌｉｓｌｈｎＮｅａｏｄ，ｒａｌｏｕｅｉｈｏｕｔｎｅｈｅｑｓＯｈｏｂｉｆｓｎｅｙｔｃｅａｏｔｙ
ｉｅｔｉａｉｎｎｌｓｔａ９％．ｅｃｓｎｔｅｒｔｏｗｈｃｏｒｔｍｅｉｉｂｓｄｄｎｉｃｔｉｏｓｎｆｏｓｅｈ９Ｔｄｉｏ－ｏｅｃｈｅｉｈｉｎｉｈａｉｕｒｈｔｓｅｃａ
ｈｓｅａｔｅａｃｍｕｔｎｌａｔｅｇｏｉｎｆａｏｅｅｔＩｔｅ，ａｓｍａｖｎａｓｏｐｔｉａａｖｎａａｄｄｔｉｔｎｃｎｅｄｏｄｇｓａｏｄｇｎｏｄｉｃｉｆ．ｎｅｈｔｏｅｃｌｌｓａｄｍｕｒｕａｏｈｖ，ｄｎａｏｔｉｓｎａｅｕｈｒｉａａｉｎｃｐｔｓｌｉａｅｂｅｏｅｕｔｅｔｔｏｓｅｔａｎｙｓｏｅｉｔｎｍｅｎｂｈｎａｎｒｕｎｙｅｉａｅａｎｌａｄｉｌｕａｏ，ｈｓｆｑｅｃｄｔｔｎｍｄａａｇｄｇａｍｄｌｉｓａｔｅｅｅｔｅｅｃｏｉｔｏｎｉｔｏｔｎｔａｔ，ｍｉｍｈｅｄｔｃｏｍｔｄｏｔａｐｉｄ＆ｆｑｅｃｍｏｕｔｎｆｃｎｆｒｌｓｎｌｅｔｎｈｓｈｍｌｕｅｒｕｎｙｄｌｉｃｅｉｅｔａａｇａｅｉｅｏｆｅｔｅａｏｏｉｏｎｏｉｓｇ