基于聯合特征向量的自動數字調制識別算法

摘要：在高信噪比處理域構造新的用于調制識別的高階統計量幅值特征，與傳統特征相比保留了更多的分類信息，適合干擾較大多種調制模式并存的環境。基于聯合特征向量有效提高了識別性能，用窗口平滑抑制截獲信號中的噪聲，對識別器輸入特征向量樣本規范化以提高處理速度。分別基于歐氏距離分類方法和改進算法的神經網絡識別器進行仿真實驗，證明了采用聯合特征向量和優化方法在低信噪比干擾更大的信道條件下能區分更多的調制類型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均調制識別率提高20％～30％，算法效率也得到明顯提高。

關鍵詞：調制識別；特征向量；高階統計量；歐氏距離；神經網絡

中圖分類號：TN971.1 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2009)07－2478－03