基于瞬时特征和BP神经网络的数字调制信号自动识别及实现.docx

基于瞬时特征和BP神经网络的数字调制信号自动识别及实现
标题：基于瞬时特征和BP神经网络的数字调制信号自动识别及实现
摘要：
数字调制信号在无线通信系统中起着至关重要的作用。准确识别和解调数字调制信号对于通信系统的性能优化具有重要意义。然而，由于数字调制信号的复杂性和多样性，传统的识别方法往往难以满足高识别速度和准确性的要求。本论文提出了一种基于瞬时特征和BP神经网络的数字调制信号自动识别方法，通过提取瞬时特征作为输入，利用BP神经网络进行模式识别和解调，实现了对数字调制信号的准确自动识别。
关键词：数字调制信号，瞬时特征，BP神经网络，自动识别
1.引言
随着无线通信技术的飞速发展，数字调制信号的种类和复杂度不断提高。因此，准确识别和解调数字调制信号成为无线通信系统中的重要问题。传统的数字调制信号识别方法主要基于特征提取和模式匹配，但在复杂的信道环境下往往表现出较低的识别准确性和速度。因此，寻求一种高效、准确的自动识别方法成为当前的研究热点。
2.相关工作综述
目前，基于机器学习的数字调制信号识别方法已经取得了一定的研究成果。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、最近邻（KNN）和神经网络等。其中，神经网络由于其具有良好的非线性建模能力和适应性能广泛应用于数字调制信号识别领域。然而，传统的神经网络方法往往需要大样本的训练数据和复杂的网络结构，运行速度较慢。
3.瞬时特征的提取
瞬时特征是指在时域上的瞬时波形特征，如瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率等。瞬时特征具有较好的抗噪性和区分度，可以提取到数字调制信号的关键特征。本文采用小波变换对数字调制信号进行分解，提取瞬时特征作为神经网络的输入。
4.BP神经网络的建模
BP神经网络是一种典型的前向反馈神经网络，具有广泛的应用前景。本文采用BP神经网络进行模式识别和解调。通过训练样本和误差反向传递，优化网络参数，实现了对数字调制信号的准确识别。
5.实验结果和分析
本文采用MATLAB对所提出的方法进行了实验验证。实验使用的数据集包括多种数字调制信号类型，并在不同的信噪比下进行测试。实验结果表明，所提出的方法在识别准确性和速度上都具有较好的性能。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于瞬时特征和BP神经网络的数字调制信号自动识别方法。通过提取瞬时特征和优化BP神经网络结构，实现了对数字调制信号的高效准确识别。未来的研究工作可进一步探索其他机器学习方法的应用，优化算法性能和扩展方法的适用范围。
参考文献：
[1]XieS,YangH,XuS.AutomaticmodulationrecognitionofQPSKsignalsusingneuralnetworks[J].SignalProcessing,2018,144:407-413.
[2]SunY,LiY,LiH.AutomaticmodulationclassificationinimpulsivenoisebasedonSVMwithH-geometricfeatures[J].DigitalSignalProcessing,2016,59:161-168.
[3]ZengM,BuF,LiP.Intelligentmodulationrecognitiontechniquebasedontime-frequencydistributionandneuralnetwork[J].JournalofCentralSouthUniversity,2013,20(12):3737-3746.