基于决策论的通信信号调制方式的识别
基于决策论的通信信号调制方式的识别
采用基于决策论的方法，对7种通信调制信号进行识别。
利用MATLAB对AM、DSB、SSB、2ASK、2FSK、2PSK、4PSK进行特征提取，根据不同信号在瞬时相位，瞬时幅度，瞬时频率上的不同特征识别出各种信号。
标签：调制识别；决策论；特征参数
1 引言
通信信号调制方式识别在信号的确认、干扰识别、无线电侦听和信号检测等领域得到了广泛的应用。
而近几年，在通信技术快速发展的带动下，通信信号的体制与调制方式的样式将朝着多样化的方向发展，调制识别近年来逐渐成为信号处理领域的热点问题。
其主要任务就是在未知调制信息内容的情况下，能够对通信信号的调制方式作出判断。
近年来，国内外有很多论文对通信信号调制方式识别的研究，提到了很多方法，如文献[1]提到了小波变换法，星座图分析法，周期普分期法等。
可是这些方法的一个共同缺点就是计算量大，在低信噪比的环境下识别准确率不高。
文章针对几种常用通信调制信号在瞬时频率、瞬时幅度、瞬时相位的不同，提取特征参数，并对特征参数判决，进而准确识别出调制方式，并利用并且利用MATLAB软件进行了计算机仿真，直观的反映出通信信号的调制识别过程。
利用基于决策理论的识别方法对多种通信信号进行调制方式的识别，该方法具有运算量相对较小，且在低信噪比条件下识别准确率高的特点。
2 决策论基本理论
决策论的原理就是以信息和评价准则为依据，通过数量方法的运用或选取最优决策方案的科学，属于运筹学的一个分支和决策分析的理论基础。
在实际的生产生活当中，当一个问题面临不同的状况，出现多个可选方案时，就会构成一个决策，而决策者为对付这些情况所取的对策方案就组成决策方案或策略。
文章判决理论方法采用概率和假设检验理论来系统地表述调制识别问题。
选取特征参数，对应每个特征参数都有一个判决门限值t（x）。
3 特征参数的选取与识别流程
3.1 特征参数的选取
决策理论算法需要从信号的离散瞬时幅度a（n）、瞬时相位？椎（n）和瞬时频率f（n）提取信号统计特征。
离散瞬时幅度a（n）、瞬时相位？椎（n）和瞬时频率f（n）可以从数字化（A/D转换后）的I分量和Q分量信号中得到，
表达式如下：
3.1.1 谱对称性P
3.1.2 零中心归一化非弱信号段瞬时幅度的标准偏差
3.1.3 零中心归一化瞬时幅度的紧致性（四阶矩）Ka
3.1.4 零中心归一化非弱信号段瞬时频率的标准偏差
3.1.5 零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值
3.1.6 零中心非弱信号段瞬时相位绝对值的标准偏差
式中，at是判断非弱信号段的一个幅度判决门限电平，c是在全部取样数据NS中属于非弱信号值的个数，？准NL（i）是经零中心化处理后瞬时相位的非线性分量，在载波完全同步时，由
式中，为瞬时相位。
3.2 调试方式识别流程
采用决策理论的识别步骤为：
（1）计算待识别信号的谱对称性P，与门限t（P）比较，将其分成两类：AM，DSB，2ASK，2FSK，2PSK，4PSK和SSB。
（2）对于判别类属于AM，DSB，2ASK，2FSK，2PSK，4PSK的信号，计算待识别信号的零中心归一化非弱信号段瞬时幅度的标准偏差？滓a，与门限t （？滓a）比较，将其分成两类：2ASK，AM，DSB和2FSK，2PSK，4PSK。
（3）对于判别类属于2ASK，AM，DSB的信号，计算待识别信号的零中心归一化瞬时幅度的紧致性（四阶矩）Ka，与门限t（Ka）比较将其分成两类：2ASK 和AM，DSB。
（4）对于判别类属于AM，DSB的信号，计算待识别信号的零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值？酌max与门限t（？酌max）比较，将其分成两类：AM和DSB。
（5）对于判别类属于2FSK，4PSK，2PSK的信号，计算待识别信号的零中心归一化非弱信号段瞬时频率的标准偏差Rf，与门限t（Rf）比较，将其分成两类：2PSK，4PSK和2FSK。
（6）对于判别类属于2PSK，4PSK的信号，计算待识别信号的零中心非弱
信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差？滓ap，与门限t（？滓ap）比较，将其分成两类：2PSK和4PSK。
综上所述，通过这六个特征参数，我们可以把AM、DSB、SSB、2ASK、2FSK、2PSK、4PSK七种调制信号识别出来。
4 结束语
通信信号的调制识别与参数估计在工程及军事领域都有重要用途，也是近年来通信领域快速发展的研究领域。
经过长时间的研究和大量文献的学习，充分了解了自动识别的发展情况，最后确定采用决策论方法对通信调制信号进行识别。
本文研究多种通信信号的特征分析，最终确定基于信号瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率的6种特征参数来区分AM、DSB、SSB、2ASK、2FSK、2PSK、4PSK这七种调制信号。
同时在不同信噪比的情况下对信号识别，信噪比在6dB以上时识别准确率能达到100%，信噪比为5dB时除2FSK信号外其它调制信号识别准确率也可达到100%。
参考文献
[1]张琴，田宝玉.通信信号调制模式的自动识别技术及发展前景[J].电视技术，2008，48（2）：6-10.
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[2]樊昌信，曹丽娜.通信原理（第6版）[M].北京：国防工业出版社，2007：25-47.
[3]陈怀新，南建设，肖先赐.基于统计特征主分量的信号调制识别[N].电子科技大学学报，2004.。
基于决策论的数字模拟信号调制识别
随着 通信 技 术 的 发展 ，无 线 通 信 环境 日益 复 杂 ，
调制 种类 的 日益 繁多 ，如 何有效 地监 视 和识别 这些 信
真 表 明该 方 法 在 低 信 噪 比 下 能取 得 较 高 的 正 确 识 别
概率。
号在 军事 和 民用领域 的应 用是重 要 的研究 课题 。而在 许 多军事 活动 中 ，需 要监 视通信 信号 的活 动情 况 。在 这个 过程 中通 信信 号调 制方式 的识别 尤为 重 要 ，是 对 敌方 通信 进行 干扰 或侦 听 的前 提 ，一旦知 道 了调 制类 型 ，就可 以估 计调 制参数 ，为解 调 器提供 参数 以选 择
Ａｂｓｒ ｃ Ｔｈ ｉ ｈａａ ｔｒ ｐ ｒ ｍｅｅｓ ｒｆｅ ｔｎ ｈ ｉ ｅｅ ｃ ｓｏ ｈ ｄ ｌｔｏ ｓ ａｅ ｅ ｔａ ｔｄ． Ｔｈ ｓ ｉ ｔａ ｔ ｅ ｓｘ ｃ ｒｃｅ ａ ａ ｔｒ ｅ ｃｉ ｇ ｔｅ ｄｆ ｒｎ ｅ ｆｔ ｅ ｍｏ ｕ ａｉｎ ｒ ｘ ｒｃｅ ｌ ｆ ｅ ｅ ｓｘ ｃ ａａ ｔ ｒｐ ｒ ｍｅｅｓ ａｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｆｔａ ｉ ｏ ａ ａａ ｔｒ ， ｗｈｃ ｅ ｒ ｌｔｖ ｌ ｉ ｌ ｎ ｃ ｍｐ ｔｎ ｔｏ ｓ ｈ ｒｃｅ ａ ａ ｔｒ ｍｐ ｏ ｅ ｎｓ ｏ ｒ ｄｔ ｎ ｌｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｒ ｉ ｉｈ ａ ｅａｉｅｙ ｓｍｐ ｅ ｉ ｏ ｕｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｒ
Ｗ ＡＮ Ｔｎ ｔ ｇ， ＹＵ ｉｓ ａ， Ｚ Ｇ ｉｇｉ ｎ ＡＮ Ｊｎ ｈ ＨＡＯ Ｊ ｎｉ ｉ ｌ ａ
（ｎｔｕｅｏ ｌｃｒ ａ ｎ ｌｃｒｎｃＥ ｇｎ ｅｉｇ ｏｔ ｈｎ ｌ ｔ ｎｃ Ｉｓｔｔ ｆ ｅｔ ｃｌａ ｄＥ ｅｔ ｉ ｎ ｉｅ ｒ ，Ｎ ｒ Ｃ ｉａＥｅ ｒ ｉ ｉ Ｅ ｉ ｏ ｎ ｈ ｃｏ Ｐ ｗ ｒＵ ｉｅｓ ｙ ａ ｄｎ ７ ０ ３，Ｃ ｉａ ｏ ｅ ｎｖ ｒｉ ，Ｂ ｏ ｉｇ０ １ ０ ｔ ｈｎ ）
基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究
《基于机器学习算法的通信信号调制识别》范文
《基于机器学习算法的通信信号调制识别》篇一一、引言在当前的信息化时代，通信信号调制识别是无线通信领域的重要研究方向。
传统的通信信号调制识别方法通常依赖于专家经验和复杂的信号处理算法，但在复杂的电磁环境中，这些方法的准确性和效率往往受到限制。
近年来，随着机器学习算法的快速发展，其强大的模式识别和分类能力为通信信号调制识别提供了新的解决方案。
本文旨在探讨基于机器学习算法的通信信号调制识别技术，分析其原理、方法和应用。
二、机器学习算法在通信信号调制识别中的应用原理机器学习算法通过学习大量数据中的规律和模式，实现自动分类和预测。
在通信信号调制识别中，机器学习算法通过训练大量的已知调制类型的通信信号样本，学习各种调制信号的特征和模式，然后利用这些特征和模式对未知的通信信号进行调制识别。
三、常用的机器学习算法及其在通信信号调制识别中的应用1. 监督学习算法：监督学习算法通过已知标签的训练数据集进行训练，学习输入与输出之间的映射关系。
在通信信号调制识别中，可以利用已知调制类型的训练数据集训练分类器，然后对未知的通信信号进行分类。
常用的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
2. 无监督学习算法：无监督学习算法通过无标签的训练数据集学习数据的内在规律和结构。
在通信信号调制识别中，可以利用无监督学习算法对复杂的电磁环境中的通信信号进行聚类和分析，提取有用的特征和模式。
常用的无监督学习算法包括聚类分析、密度估计等。
四、基于机器学习的通信信号调制识别的实现方法基于机器学习的通信信号调制识别的实现方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：收集各种调制类型的通信信号样本，包括不同信噪比、不同传输条件下的信号。
2. 数据预处理：对采集的通信信号进行预处理，包括去噪、特征提取等操作，提取出有用的特征和模式。
3. 训练模型：利用预处理后的数据训练机器学习模型，如神经网络、支持向量机等。
4. 模型评估：利用已知的测试数据集对训练好的模型进行评估，检验其准确性和泛化能力。
通信信号调制方式识别方法综述
通信信号调制方式识别方法综述曾创展;贾鑫;朱卫纲【摘要】对通信信号调制方式的识别进行了深入研究,对通信信号常用的数字调制技术和调制识别预处理技术、理想高斯白噪声条件下基于决策论和基于统计模式的识别法、非理想信道条件下的调制识别法以及对共信道多信号调制方式的识别等进行了总结.在简要介绍各种方法的来源、理论基础和发展基础上讨论了各自的优缺点,并提出了调制识别研究领域的进一步发展方向.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2015(048)003【总页数】6页(P252-257)【关键词】通信信号调制识别;基于决策论;基于统计模式;非理想信道条件下;共信道多信号【作者】曾创展;贾鑫;朱卫纲【作者单位】装备学院研究生管理大队,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TN76;TN911调制识别通常位于接收机的前端，在信号检测和信号解调之间，接收方要根据信号的调制方式进行解调才能继续进行下一步操作直至最终获取信号携带的信息。
而在诸如无线电检测、侦察、对抗等应用中，侦察方通常缺乏足够的先验知识，如信号的调制参数、方式等，而为了达到区分信号来源、性质、内容等目的，就需要侦察方对信号的调制方式进行正确识别分类。
当前，制电磁权已日益成为重要的作战要素，战场电磁环境中存在着大量未知信号，此时人工识别已无法满足信号识别的实时性要求，因而，人们开始研究自动调制识别方法，1969年，C.S.Weaver等人就发表了第一篇关于自动调制识别方法研究的论文[1]，根据信号频谱的差异完成了自动识别。
随着通信信号从模拟调制发展为数字调制，调制方式更加复杂多样，调制识别算法的研究成果也越来越多，涉及方法体系也十分广泛。
本文从AWGN 条件下的调制识别、非理想信道条件下的调制识别以及共信道多信号的调制识别三方面概述了多种识别方法，在对各方法简要介绍的基础上对比讨论了各自的优缺点，展望了调制识别研究领域的进一步发展方向。
通信信号调制方式识别方法综述
关键 词 ： 通信 信 号调制 识 别 基 于 决策论 中图分 类号 ： Ｔ Ｎ ７ ６ ； Ｔ Ｎ ９ １ ｌ
基 于统 计模 式 非理想信 道 条件 下 共信道 多信 号 文章 编号 ： １ ０ ０ ２ — ０ ８ ０ ２ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ — ０ ２ ５ ２ — ０ ６
２ ． Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ １ ４ １ ６， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
通 信 信 号 调 制 方 式识 别方 法 综 述
曾创展 ， 贾 鑫 ， 朱卫纲
（ １ ． 装备 学院 研究 生管理大队 ， 北京 １ ０ １ ４ １ ６ ； ２ ． 装备 学院 光 电装备 系 ， 北京 １ ０ １ ４ １ ６ ）
摘
要： 对通 信信 号调 制方 式的识 别进 行 了深入研 究 ， 对通 信 信 号 常用 的数 字调 制技 术和 调 制识 别
第４ ８卷 第 ３期
２ ０ １ ５年 ３月
通信技术
Ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ １ ． ４ ８ Ｎ ｏ ． ３ Ｍａ ｒ ．２ ０１ ５
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ － ０ ８ ０ ２ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ ０ ２
基于数字通信信号瞬时特性的调制方式识别方法
（Naval Aviation University，Yantai 264001，C communication modulation mode recognition as a non⁃cooperative communication recognition in commu ⁃ nication countermeasure has become a hot spot in recent years. A method of communication signal modulation mode recognition based on instantaneous characteristic and in combination with decision theory is proposed. In this method，the five typical char⁃ acteristic parameters in digital communication signal are selected as decision criteria，and a way based on decision theory dis⁃ crimination tree is given to select appropriate feature thresholds for signal recognition process design. The simulation experiment results show that the method has higher recognition accuracy and faster recognition speed when the SNR is low，and it is easier to realize in engineering.
基于机器学习的通信信号调制识别方法研究
摘要信号的调制识别技术在通信系统模型的中间位置，它位于通信信号检测之后，信号的解调之前，在非协作通信环境中信号的调制识别是一个极为重要的关键技术。
并且由于电磁环境愈加复杂，信道环境复杂多变，因此研究基于统计模式的信号自动识别技术中的两个关键模块就至关重要，即提取能够代表不同调制方式的通信信号的稳定特征，并且设计精度更高的分类器去适应更加复杂的环境是亟待解决的问题。
本课题主要针对非协作通信过程中对敌方的信号进行侦查，为了在复杂噪声环境中确定敌方通信信号的调制样式，本课题研究了机器学习的方法，并将其应用于信号的调制样式识别当中。
在识别过程中包括特征提取和分类器设计两个步骤，由于所提取特征的好坏程度需要通过分类器定量分析，因此，本文首先构建了一种基于粒子群算法与主成分分析联合优化的极限学习机网络作为分类器并将其应用于通信信号调制识别中，在此基础上，提取了信号的二维Holder系数特征，通过该特征对比了几种极限学习机分类器在不同信噪比情况下对信号识别的性能，仿真结果表明，本文构建的极限学习机网络的分类识别精度最高。
其次，针对四类数字信号在信噪比较低时识别率较低的问题，将栈式自动编码器应用于通信信号特征提取中，并接入PCA-ELM分类器，构建了基于栈式自动编码器与极限学习机的深度学习网络，利用该网络提取信号时频图像的特征并同时达到识别信号调制样式的目的，仿真结果表明该方法在信噪比为-2~2dB时也能对信号进行有效识别。
最后，针对时频分析与深度学习网络不足以用来识别FM信号、PM信号和16QAM 信号的问题，本文提取了7类信号（FM、PM、2ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM）的香农熵特征、指数熵特征和范数熵特征构成三维熵特征模块，在此基础上，将三维熵特征与云模型理论结合，提取了信号的改进熵云特征，进一步提高了各类信号的类间分离度，并通过PSO-ELM-PCA分类器对提取的改进熵云特征进行分类，通过仿真显示当信噪比是-7~-3dB时也得到了比较理想的各类信号的识别结果。
通信信号调制方式识别2021精选PPT
数字信号 处理算法
特征提取
设定 分类识别 门限值
各部分功能
为后续处理 提供合适的
数据
从输入的信号序列中 提取对调制识别有用的
信息(8个特征参数)
判断信号 调制类型
4
1-1 信号预处理
信号预处理任务
在分类识别部分，重要的是选择和确定合适的判决规则和分类器结构，我们主要采用决策树结构的分类器。
— 特征参数的先后次序会影响识别正确率 通信信号调制方式识别
— SNR为15dB时，平均识别正确率达到93.
日—常SN无R线为电15监d测B时（在，IT平U多测均量识信）别道正确多率达发到射93. 源的环境中，信号预处理部分要能有效地隔离
各个信号，保证一次只有一个信号进入后续的调制识别环节。
同时采样应满足Nyquist条件。
5
1-2 特征提取
时域特征
特征提取
2
ap
1 c
an
i
at
2 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱL
i
1 c aniat
NL
i
式中， at 是判断弱信号的一个幅度判决门限电平； c 是在全部取样数据 Ns 中属于非弱信号值的个数；
m a x m a x F| F T can i2 sN
式中， Ns 为取样点数， acn i 为零中心归一化瞬时幅度，
由下式计算：
acn i an i 1
式中，
an
i
ai
ms
；
ms
1 Ns
N
a i，表示瞬时幅度 ai 的平均值。
i 1
16
特征参数 a p
零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差 ap
《基于机器学习算法的通信信号调制识别》范文
《基于机器学习算法的通信信号调制识别》篇一一、引言在通信领域中，信号调制识别是一项关键技术。
随着无线通信技术的快速发展，通信信号的调制方式日益复杂多样，因此，如何准确、快速地识别出通信信号的调制方式成为了一个重要的研究课题。
传统的信号调制识别方法往往依赖于人工特征提取和分类器设计，但这种方法在面对复杂的调制方式和多变的环境时，往往难以取得理想的效果。
近年来，随着机器学习算法的快速发展，基于机器学习的通信信号调制识别方法成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于机器学习算法的通信信号调制识别技术，并对其性能进行评估。
二、相关工作在过去的几十年里，许多研究者对通信信号调制识别进行了广泛的研究。
早期的调制识别方法主要依赖于人工特征提取和分类器设计，如基于瞬时频率、循环谱等特征的识别方法。
然而，这些方法在面对复杂的调制方式和多变的环境时，往往难以取得理想的效果。
近年来，随着机器学习算法的快速发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于通信信号调制识别领域。
例如，支持向量机（SVM）、神经网络等算法被广泛应用于信号调制方式的自动识别。
三、基于机器学习的通信信号调制识别3.1 数据集与预处理在进行通信信号调制识别之前，需要构建一个包含多种调制方式的信号数据集。
数据集应包括不同调制方式下的信号样本，并对信号进行预处理，如去噪、归一化等操作，以提高识别的准确性。
3.2 特征提取特征提取是通信信号调制识别的关键步骤。
在机器学习中，特征的质量直接影响到模型的性能。
因此，需要从原始信号中提取出具有代表性的特征。
常用的特征包括瞬时频率、循环谱等统计特征以及时频域等变换特征。
此外，深度学习技术也可以自动从原始信号中学习出有效的特征表示。
3.3 机器学习算法在通信信号调制识别中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
其中，神经网络具有较强的学习和泛化能力，能够自动从大量数据中学习出有效的特征表示和分类器。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的机器学习算法。
基于决策论方法的调制方式识别算法及仿真程序参考
1969年4月，C.S.Waver等四名作者在斯坦福大学技术报告上发表了第一篇研究自动调制识别的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自动分类》。此后，不断有研究调制识别技术的论文出现在各类技术刊物上。1984年，Liedtke提出了一种数字调制识别方法，这种方法采用信号幅度直方图、频率直方图、差分相位直方图，以及幅度方差和频率方差等特征参数，采用模式识别的分类方法，通过提取的特征参数与理想样本的特征参数相比较，按最近原则进行信号自动分类。这种方法能够在SNR>18dB的条件下，有效识别CW、2ASK、2FSK、2PSK、4PSK和8PSK信号。1986年，Fabrizi等提出一种模拟调制识别方法，该方法基于瞬时幅度和瞬时频率方面的信息，采用信号包络峰值与均值之比R，以及采用瞬时频率绝对值的均值作为特征参数。该方法能够在SNR>35dB的条件下，有效识别CW、FM和DSB等信号。1989年Chan和Gadbois也提出了一种类似Fabrizi的方法，该方法根据信号包络特点，采用信号包络方差与信号均值平方之比R作为判决准则。该参数在SNR>13.5dB的条件下，有效区分幅度调制信号和非幅度调制信号的正确率不低于89%。1990年，A.Ploydoros和K.Kim等提出了准优化的对数似然比识别方法，其思想是采用高斯白噪声干扰下的数字调相信号的近似似然比函数，通过优化得到LR判决准则，从而区分MPSK信号。该方法在信噪比大于零时，有较好的识别效果。1992年，S.S.Soliman和S.Hsue，提出一种数字相位统计相关变量识别方法，利用PSK信号相位的 阶统计均值随 单调递增的特性，对各种MPSK信号进行识别。这以后H.Leib和S.Pasupathy等人也对高斯白噪声干扰的信号相位的概率分布进行了研究，为调相信号的识别提供了理论根据，他们识别目标主要是MPSK信号或CW、MPSK、MFSK等信号。1995年，基于Harry Uib等对高斯噪声干扰信号的相位概率密度的分析，Y.Yang和S.S.Soliman等提出一种针对MPSK之类信号的识别方法。该方法利用Tikhonov函数逼近信号的相位概率密度，然后推导出假设检验的统计检测量，可以识别低信噪比条件下的数字调相等信号。在1995年到1998年的三年间，A.K.Nandi和E.E.Azzouz发表了多篇文章，利用他们提出的九个关键特征，分别采用决策理论、神经网络和神经网络级联的方法对模拟和数字信号进行分类识别，在信噪比大于10dB时，具有良好的识别效果。2001年，M.L.D.Wong和A.K.Nandi提出了利用MLP（Multi-layer perceptron）进行数字调制识别的方法，该方法在SNR>0dB时，识别正确率大于97.9%。2003年，他们又提出将神经网络与遗传算法相结合的方法，该方法在SNR>0dB时，识别正确率大于99%。其它主要的识别方法还有S,Hsue的过零点识别方法，A.W.Gardner的周期谱识别方法等等，在此就不一一列举。近几年来，人们又将神经网络技术、小波变换技术、高阶谱分析技术与调制识别技术相结合，提出了很多新型的调制识别方法。