Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (12): 2732-2736.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.12.30
谭晓衡, 陈印
TAN Xiao-heng, CHEN Yin
摘要:
针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出了一种基于联合特征参数的数字调制识别优化算法。该算法利用调制信号的高阶累积量和时域瞬时信息,并结合星座图特征进行特征提取,采用弹性反向传播(resilient back-propagation, RPROP)算法训练的反向传播(back propagation, BP)神经网络对多进制数字幅度调制(M-ary amplitude shift keying, MASK)、多进制数字频率调制(M-ary frequency shift keying, MFSK)、多进制数字相位调制(M-ary phase shift keying, MPSK)、多进制正交幅度调制(M-ary quadrature amplitude modulation, MQAM)共4类12种信号进行分类识别。仿真结果表明,当信噪比低至-2 dB时,提出的调制识别优化算法可使12种数字调制信号的正确识别率均达97%以上,极大地改善了低信噪比下的识别性能。