通信信号数字调制方式自动识别算法研究

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数字通信信号自动调制识别技术分析

数字通信信号自动调制识别技术分析摘要：随着通信信号处理技术的发展，通信环境变得越来越差，这严重影响了数字通信信号传输的质量，对通信信号识别技术提出了更高的要求。

因此，进行有关数字通信信号识别技术的研究十分必要。

基于此，本文结合目前数字通信信号处理技术发展的实际情况，开展数字通信信号自动调制识别技术的研究，希望能为以后数字通信信号传输提供一些帮助。

关键词：数字通信；信号；自动调制识别技术引言：数字通信信号自动调制识别技术是实现非合作接收的关键性技术，但在实际使用过程中会发现存在很多问题，如多径信道中的单载波和多载波信号的盲识别、基带信号的调制识别方法会受到载波较大的影响等，这些问题的存在使得数字通信信号自动调制识别技术的实践应用存在一定困难，因此进行数字通信信号自动调制识别技术研究具有实际应用价值。

本文将结合数字通信信号自动调制技术的相关概念，分别介绍基于决策理论的数字信号调制识别技术、基于高阶累积量的数字信号调制识别技术、基于人工神经网络的数字信号调制识别技术等三种信号自动调制识别技术。

1．数字通信信号自动调制技术1.1通信中的调制技术就数字通信信号的自动识别调试技术的应用来看，其主要是对原始信号的一种频谱搬移过程，由此保证频谱能满足相对复杂的信道信号需求，简单来讲就是信号的调制作用。

就通信过程的数据传输来看，信号的发送端属于演示电信号，其传输过程的频率很低，导致信道传输的难度增加。

因此有关技术人员需要强化力度针对原始电信号实施处理，将其转变成具有高度适应性的信号类型，由此能满足信道传输对整个原始电信号的频率需求，在根本上提升数字通信质量。

基于以上情况，将已经被处理过的电信号看作是已经调试过的信号类型，该类型的信号已经具备了良好的应用价值，其能保证通信信号在通道内稳定精准的传输，其自身还能实现信息的携带工作，由此促进数字通信信号传输的顺利完成，根据总体情况来看，通信信号的整体调制技术在整个信号传输的过程中作用显著，非常有利于提升信号传输的整体稳定性和实效性，由此可见，就整个通信领域来看，适当使用信号调制技术能够有效地维护好数字通信系统的稳定性，保持数据的高速运转。

通信信号数字调制方式自动识别算法研究

通信信号数字调制方式自动识别算法研究随着信息通信技术的飞速发展，对高速，高质量的信息传输要求也越来越高，信号调制解调技术势在必行。

数字调制方式在数字通信中占有比较重要的地位，具有良好的可靠性和稳健的性能，但需要高精度的定时和低码率的编解码，难以满足实时性技术的需求。

而自动识别算法的出现，对于实时性的信号调制方式的应用极大的改善了性能，是一种行之有效的解决方案。

在研究通信信号数字调制方式自动识别算法的过程中，应该首先考虑以往已经发展出来的自动识别算法，例如经典的K-means聚类算法，在给定的数据集上进行聚类，根据不同属性得出不同的类别，从而使对信号的识别的精度得以提升。

此外，还可以结合机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，利用其建模和训练分析信号，从而有效地提高数字调制方式的识别准确性。

同时，研究发现，除了设计通用的自动识别算法外，实际应用中也可以针对具体信号调节措施，采用基于不同特征的分类和归类模型，例如利用模糊聚类算法提取信号模型，应用模型复杂度估计算法检测各个模型的精确性等，使得自动识别算法可以更有效地识别出通信信号数字调制方式。

此外，在通信信号数字调制方式自动识别算法研究中，还可以利用学习自适应算法不断改进算法，对不同类型的信号进行模型训练更新，以达到最优识别准确率，以满足不同应用环境的性能需求。

综上所述，通过研究发现，通信信号数字调制方式自动识别算法具有很高的实用性和抗干扰能力，可以有效地满足识别信号的实时性的要求。

然而，自动识别算法的研究并未完全结束，今后仍需要深入研究，提出算法和方法，以实现精确而迅速的识别，以满足实际应用的需要。

结论本文对于通信信号数字调制方式自动识别算法的研究进行了综合阐述，指出经典的K-means聚类算法和机器学习算法，以及基于不同特征的分类和归类模型和学习自适应算法等都可以提高信号识别准确性，并有效控制应用中的错误信号识别率，从而达到满足实际要求的信号调制通信技术。

通信信号调制方式的自动识别的开题报告

通信信号调制方式的自动识别的开题报告一、选题背景随着通信技术的发展，通信信号的调制方式越来越多样化，其中常见的有ASK、FSK、PSK、QAM等调制方式，而不同的调制方式对应的信号波形特征也各不相同。

因此，开发一个能够自动识别通信信号调制方式的系统具有实用价值，可以应用于信号分类、通信设备故障诊断等领域。

二、研究目的本文旨在研究和实现一种基于深度学习的通信信号自动识别算法，实现对多种调制方式的信号波形特征进行分类识别。

通过该算法，不仅可以提高通信设备的诊断效率，还可以增强通信系统的安全性。

三、研究内容1. 调制方式的分类和识别：研究常用调制方式，了解其原理及对应的信号波形特征，建立信号分类识别模型。

2. 信号数据采集与处理：通过软件定义无线电技术采集不同调制方式的信号数据，完成数据预处理、特征提取等工作。

3. 深度学习算法的构建与应用：使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等构建针对通信信号的自动识别系统。

4. 系统测试与性能评估：通过对系统进行测试和性能评估，验证该算法在不同场景下的适用性和实用性。

四、研究意义1. 提高通信系统的安全性：通过对不同调制方式的信号波形特征进行分类识别，可以有效地防止非法信号的干扰和攻击，提高通信系统的安全性。

2. 增强通信设备的诊断效率：通过建立自动识别系统对通信信号进行分类，可以提高信号诊断的自动化程度，减少人力成本和时间消耗。

3. 探索深度学习在通信领域中的应用：深度学习技术在图像和语音识别等领域已经获得了广泛应用，本文将探索深度学习技术在通信信号识别领域中的应用，拓展深度学习的应用领域。

五、研究方法本文将采用深度学习算法，通过对通信信号的频域和时域特征进行提取和分析，将信号进行分类识别。

具体实现过程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和测试等环节。

六、拟解决的关键问题1. 如何准确地从信号中提取有用的特征？2. 如何设计最优的信号分类识别模型？3. 如何实现算法的高效性和鲁棒性？七、可行性分析目前，深度学习算法已经被广泛应用于语音、图像等领域的信号识别，相关算法理论和实现方法已经相对成熟。

数字通信信号自动调制识别技术研究

通信已经成为通信领域中所研究的重点技术在无线移动通信领域中，是指的信号的调制作用。与此同时，在对通信数据的传输过程进行分
信号调制技术已经成为其中的核心而受到了极大的关注。
析后发现，作为原始电信号，信号的发送端通常在传输过程中具有较
众所周知，信息间的互相、准确、有效以及快速的传递是通信的低的频率，进而会在一定程度上增加信道传输的复杂程度，所以相关
数字通信信号自动调制识剐技术研究
周玫汝河南大学
摘要：在现阶段，民众的生活品质因为我国经济的高速发展而有所提升，并且对于通信质量有着更高的要求。然而，尽管数字通信信号处理技术的发展程度有所加剧，但是通信环境质量依然未见改善，这对于通信行业的发展是极其不利的。－－５；￣ｔ．，Ｎ时，随着自动调制识别技术的出现，对于提升整体通信行业的发展速度大有帮助作用因此，为了有效的提升数字通信质量，本文将对数字通信信号自动调制识别技术加以研究，以供参考。
关键词：数字通信信号自动调制识别技术
为了确保数字通信系统可以实现非合作接受的目的，则必须通由此，将自行感知的识别应用在基于认知无线电上可以更好的完成识
过数字通信信号中的自动调制识别技术加以实现。然而，在自动调制别工作。
识别技术应用过程中，仍然存在许多制约其应用的问题，例如，单载
限制了数字通信信号自动调制识别技术的应用发展。所以，为了加快民用无线电管理以及军事对抗等。此外，自动调试识别技术对于信号
数字通信信号自动调制识别技术的应用速度，有必要对此进行充分的监听解调以及无线管理等方面有着重要作用所以其重要性可见一斑。

通信信号的调制识别算法研究

摘要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MATLAB软件进行了计算机仿真。

在信噪比为10dB时，对模拟调制和数字调制的识别成功率均不低于99%。

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，并且进行了计算机仿真，通过计算机仿真结果证明了该方法的可行性。

关键词：信号分析，调制方式识别，模拟调制，数字调制，决策论IABSTRACTABSTRACTThe 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 signala 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. When the SNR equals to 10dB, the probability of success in the modulation style identification is no less than 99%. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect. In the end, theoretical analysis and computer simulation have been done about the instantaneous frequency detection aimed at analog and digital modulations, at the same time, the detection methods of the amplitude &frequency modulation coefficient for analog signals and the code speed for digital modulation signals are studied, and the feasibility of the methods is well verdicted by computer simulations.Key Words: analysis of signals, identification of modulation style, analog modulation, digital modulation, decision-theoretic.II目录第一章引言 (1)1.1研究背景 (1)1.2发展概况 (1)1.3调制样式识别过程的框架结构 (3)1.4本文特点与组织方向 (4)第二章调制识别基础 (6)2.1模拟通信信号 (6)2.1.1调幅信号（AM） (6)2.1.2双边带信号(DSB) (8)2.1.3单边带信号(SSB) (8)2.1.4调频信号(FM) (9)2.2数字通信信号 (10)2.2.1幅度键控调制(ASK) (10)2.2.1.1二进制振幅键控信号(2-ASK) (10)2.2.1.2 M进制振幅调制信号 (11)2.2.2相移键控调制(PSK) (11)2.2.2.1二进制相移键控信号(2-PSK) (11)2.2.2.2 M进制数字相位调制信号 (12)2.2.3正交幅度调制信号(QAM) (12)2.2.4频移键控信号(FSK) (13)第三章模拟调制类型识别算法及参数提取 (14)3.1引言 (14)3.2模拟调制类型识别的特征参数 (14)3.3模拟调制类型识别算法 (15)3.4模拟信号调制类型的瞬时特征图 (18)第四章数字调制类型识别算法及参数提取 (20)4.1引言 (20)4.2数字调制类型识别的特征参数 (20)4.3数字调制类型识别算法 (22)4.3.1决策树识别算法 (22)III4.3.2门限的选择与特征门限值的确定 (23)4.4数字调制识别中应该注意的问题 (24)4.5数字信号调制类型的瞬时特征图 (26)第五章计算机仿真及结果分析 (28)5.1模拟调制类型识别算法的仿真及结果分析 (28)5.1.1模拟调制类型识别算法的仿真 (28)5.1.2模拟调制类型仿真结果分析 (30)5.2数字调制类型识别算法的仿真及结果分析 (31)5.2.1数字调制信号的产生 (31)5.2.2仿真试验及结果分析 (37)5.3模拟与数字调制的综合识别算法的仿真及结果分析 (38)第六章结论 (43)6.1对本文工作的总结 (43)6.2本文存在的问题 (43)6.3对今后工作学习的展望 (43)参考文献 (44)致谢 (45)附录 (46)外文资料原文 (55)译文 (56)IV第一章引言第一章引言1.1研究背景随着通信技术的发展，无线通信环境日益复杂。

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
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象样点藏（个）
ａ）成形前的２ＰＳＫ信号￣ｇｔＪｔ
采样点教（个＇
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

一种通信信号的自动调制识别技术研究

一种通信信号的自动调制识别技术研究摘要本文利用在通信信号自动调制识别未知调制信息的前提下，判断出信号的调制方式，并估计出信号的调制特征参数。

并阐述了用邻域粗糙集属性快速约简算法进行特征参数选择的，然后利用BP神经网络作为识别器对信号进行识别。

【关键词】邻域粗糙集特征选择属性约简快速算法 BP神经网络如果想要在多信号环境或有各种噪声干扰的条件下确定调制样式和信号参数，就必需对通信信号的自动调制识别有必要的研究。

调制信号的自动识别的研究目标一般包括信号预处理、信号特征提取、信号特征选择和分类器设计四部分。

本文以调制信号的自动识别作为研究目标，主要实现邻域粗糙集快速约简算法对特征参数的选取，以对通信信号进行有效的识别奠定基础。

1 调制信号特征参数的提取对于从不同渠道截获的通信信号，为了提取到可信的和可用的特征参数，首先，必须对所获取的通信信号采用相关的方法进行预处理，在此基础上才能对其进行特征参数的提取。

2 通信调制信号特征选择本文选择了基于邻域粗糙集的快速约简算法，这种算法利用正域与属性集的单调关系，能够直接处理连续型属性，而无需对其进行离散化处理，也就避免了因为离散化而带来的重要信息的损失。

2.1 属性选择快速算法属性选择过程常采取前向贪心搜索策略，通过测试加入新的候选属性后度量指标的变化，来生成新的属性子集。

以粗糙集属性依赖度作为度量指标时，需计算属性子集下的正域样本个数。

以往在逐个向已选条件属性集E中添加任一新属性r时，要重新依次判断各个样本是否在正域内。

根据新加入的属性仅对区分边界样本有效，在计算决策属性D对（E+r）的属性依赖度时，只需判断原来负域中的样本即可。

由此可能大大减少样本判断次数。

2.2 快速约简结果表1中δ表示邻域的大小，N1和N2分别表示经过特征提取后的原始特征数目和经过快速约简后选择出的特征数目，Accuracy表示快速约简后选择的特征子集的分类精度。

本文只列出信噪比为30dB时的属性约简结果。

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１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。随着电子对抗技术研究的不断升温，迫切需要进行调
式，通过Ｍｒｎｕｉ分布、自ａｅａＨｌｇ－ｌ回归模型和幅度变化来检
测信号的相位、频率和幅度的变化情况，对信号进行分类；
准确度；同时考虑了符号成形对参数提取的影响，更能满足工程上的需要。
关键词：符号成形，瞬时参数提取，调制方式识别
中图分类号二Ｎ１Ｔ９１Ｔ９４Ｎ１６，．
文献标识码：Ａ
文章编号：１９８６０５２１７５０－９（０）－－０５２０９０
ＡｔｍｔＤｇａＭｏｕｔｎｃｇｉｏＡｇｒｈｕｏａｃｉｌｄｌｉＲｏｎｉｌｉｍｉｉｔａｏｅｔｎｏｔｏＣｍｕｉｔｎｎｌｆｍｎａｏＳａｏｃｉｉｓｇ
李杨李国通杨根庆
（科学院上海微系信息研究所小中国统与技术卫星工程部上海２０５）０００
摘要：自动调制识别是非协调通信系统接收机设计中的重要研究课题，该文针对工程中的应用提出了一种调制
识别算法。与已有的算法相比，该算法结构简单，计算量小，适合实时计算，而且在低信噪比环境下有较高的识别
文献［提出了［６］周期谱分析算法，上这４以种识别算法要求的计算量较大，不利于实时计算。［提出的决策理论算法，文献［７１
算法简单，而且能够识别较多的调制方式，但没有考虑符号
成形对信号瞬时参数提取的影响，不符合实际工程中的情
制信号自动识别技术的研究，它被广泛应用于：信号确认、
信号类似，这里只讨论成形对瞬时相位提取造成的影响。符
ａ＿＿２ａ，
ａ
，ａｌ偏＋，
口Ｍ３
号成形后，ＱＳＰＫ信号变为
Ｓｓ）艺Ａｏ，叉Ｓｗ＝ｃ（ｔ）（＝ｃｗ一Ｂｉｉ叉０ｗ（）４（ｐｔｋｓ，ｎ５＋７ｔＯ）ｎ
月月月
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００８００１０６
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成形后前后码元的相互影响如图２所示，码元ａ２ｎ－
ａ，ａｉｎ，ｎ在ｒ［，＋）对元ａ造，，，ａ２ａ３区ｌｎ（１］码。成－ｎ＋＋ｉｎＴ＋Ｔ
ＬＹｎＬＧｏｏｇａｇ－ｎｉｇｉ－ｎＹｎＧｎｉａｕｔｅｇｇ（＆ＤｐｒｅｔｉｏａｌｅＲＤａｔｎｏＭｃ－ｔｌ，ｅｍｆｒＳｅｉｔ
ｔＩｔｕｏＳａｇａＭｉｏｙｔａｄｒａｏＴｃｎｌ，ｈｎｉｔｆｎｈｉｒ－ｓｍＩｏｍｔｎｈｏｇｅｔｅｈｓｃＳｅｎｎｆｉｅｏｙ
２０５，ｎ）０００Ｃｉｈａ
ＡｓａｔｕｍｔｍｄｌｉｒｏｎｉｉａｉｐｒｎｒｅｒａａｔｒｅｅｄｓｎｈｎｎｏｐｒｉｂｔｃＡｔａｃｕｔｎｇｉｎｎｏａｔａｈｆｈｅｉｒｉｉｔｏ－ｏｅｔｅｒｏｉｏａｏｅｔｓｍｔｅｃｒｏｅｖｅｇｎｃｏｓｅｒｃｅｃａｖｃｍｕｉｔｎｔ．ｄｉｌｄｌｉｒｏｎｉａｏｔｉｐｐｓｉｔｓｅｆｔｅｇｅｒｇｏｍｎａｏｓｅＡｇａｍｕｔｎｇｉｎｒｈｓｏｄｈｐｐｒｈｎｉｅｎｃｉｙｍｓｉｔｏａｏｅｔｌｉｍｒｅｎａｏｅｎｉｃｏｇｏｉｒａｐｃｔｎＣｎａｔｏｅａｏｔ，ｏｅｅｐｔｂｃｌｌｅｏ－ｎａｄｌｈｄｏｎｉｐｌａｏ．ｔｓｏｒｒｈｔｓｉｖｒｓｌｏａｕｔｎｉｎｉｓａａｏｒｇｉｎｉｉｏｒｔｔｌｉｍｈｎｓｉｅｅａｄｌｅｔｓｇｏｅｔｈｇｉｙｍｃａｏｃｏｒｅｈｌＳＲｉｎｅｔｕｔｒｏｔｅｅｏｓｍｏｓａｅｈｐｒｅｒａｉｈｅｃｎｉｒ，ａｉｔｏＮｅｖｏｍｎｆｈｍｒｈｆｃｆｂｌｔｔａｍｔｅｔｃｏａｂｎｓｅｄｔｎｗｎｒｅ，ｅｅｒｅｔｙｈｐｏａｅｘｔｎｅｏｄｅｅｒｓ
几１１－五１戮＿札压＇
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从图１看出９）可以（在频域上是带限的，ｔ而时域上是无
限的，只有在码元判决时刻始终为０。我们一般只考虑３个
采样点数（个）（没有成形的２Ｓ信号ｅ）ＰＫ幅度
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』、』
采样点数（个）（成形后的２Ｓ信号幅度ｂ）ＰＫ
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Ａ＝ｎ（ｎ）ｎ９一ｎ２ａ２１（一）］ｎａｔＴ－ｔｇ一＋Ｔ
采样点数（个）（没有成形的２Ｓ信号相位ｃ）ＰＫ
采样点数（个）（成形后的２Ｓ信号相位ｄ）ＰＫ
图３成形对ＢＳＰＫ信号的瞬时幅度和相位提取造成的影响
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０
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图１升余弦滚降信号时域（与频域（波形图ａ）ｂ）
犷１１０６１一日一丁｛一丁！断｛一０２ ’ 一丁丁１干１！ｌ！日到日｝一ｌ一１１）！Ｔ－’ １一－１一！｝［１ｌｒ
干扰识别、无线电侦听、电子对抗、信号监测和威胁分析等
领域川前最具吸引。当力的实现平台是软件无线电以及其它
可重构通信系统［［２１
近年来，国外很多文献都集中到调制方式识别络识别算法进行了研究。
本文针对通信信号数字调制方式的特点，首先分析了符
ｗｉｃｓｉｈｎｅｏｅｇｅｒｇｈｈａｓｅｄｎｉｅｎ．ｃａｔ斤ｔｅｆｎｉｎＫｙｒｓｂｌ，ａｉｔｍｔＳｍｏｓａｅｒｓｎｐｒｅｒｅｗｄｙｏｈｐＴｎｅａｅａ
ＭｏｕｔｎｃｇｉｎｄｌｉＲｏｎｉａｏｅｔｏ
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・’ 干盯一｝一一毛
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２．１符号成形对ＢＳＰＫ信号的影响
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窗口，３个窗口后衰减很大，可以忽略。因为时域上是无限
的，必然造成前后码元的相互影响，从而对信号瞬时幅度和
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相位的提取产生影响。下面以ＢＳＰＫ和ＱＳＰＫ信号为分例，
析符号成形对信号瞬时幅度和相位提取带来的影响。
／２Ｔ）
（）１
但对相位的提取没有影响，反而会因为符号成形消除相邻码
元在符号跳变处的影响，使提取出的相位比没有成形时更加
平缓。成形前后提取出的幅度和相位比较如图３所示：
１４．
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．
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进行小波变换，检测变换后的幅度是否为常数值来判别信号的调制方式，该算法在低信噪比环境下性能较好，但识别的
方式，如ＭＳ，Ｓ，ＳＰＫＭＫＭＫ和ＱＭ，而且算法简单，ＡＦＡ
适合实时操作，同时具有较好的抗噪声性能和较高的识别准
确度。
调制种类有限；文献［提出了４】星座图识别算法，通过提取信
号成形对信号瞬时参数提取的影响：然后在决策理论的基础上提出了一种调制方式识别算法，并进行了软件仿真。仿真结果表明：该算法不仅能识别现代通信常用的各种数字调制
上来。［一］文献［７３研究了几种不同的调制方式识别算法，其中，文献【提出了小３］波变换算法，利用Ｈａ小波基对信号ａｒ
号的星座图来区分信号的调制方式，这种方法比较直观，但是信号的载波相位和系统时间误差都会给星座图的提取造
２符号成形对信号参数提取的影响
数字基带信号没有经过符号成形时是矩形波形，它在频域内是无限延伸的，在有限带宽信道中，这必然会引起接收
端信号的波形失真。为了在消除波形失真的同时保证不产生
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第２卷第２７期２０年２０５月
电子与信息学报Ｊｕｎｌｌｔｎｃ＆ＩｆｒｔｎｃｎｌｇｏｒａｏＥｅｒｉｆｃｏｓｎｏｍａｏＴｈｏｏｙｉｅ