基于瞬时特征参数和功率谱熵的联合调制识别

TN911.72; 针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题,文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法.该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别,并引入了功率谱熵特征参数,可进一步实现对更多信号的类内识别.在信号类内识别方面,采用决策树分类方法,选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM}进行识别分类.蒙特卡洛实验结果表明,相较于现有的识别方法,文中所提出的方法增加了识别信号的种类,还提高了低信噪比情况下的信号识别准确率....

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Published in电子科技 Vol. 35; no. 11; pp. 104 - 110
Main Authors 谢爱平, 张雨生, 刘莹, 何梓昂, 高锐
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国电子科技集团第二十九研究所 电磁频谱研究中心,四川 成都610036%扬州大学 信息工程学院,江苏 扬州225127 2022
Subjects
调制识别
特征参数
瞬时特征值
功率谱熵
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Summary:TN911.72; 针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题,文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法.该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别,并引入了功率谱熵特征参数,可进一步实现对更多信号的类内识别.在信号类内识别方面,采用决策树分类方法,选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM}进行识别分类.蒙特卡洛实验结果表明,相较于现有的识别方法,文中所提出的方法增加了识别信号的种类,还提高了低信噪比情况下的信号识别准确率.
ISSN:1007-7820
DOI:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.11.015