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通信信号的调制识别是软件无线电的核心技术之一,任何一个通信信号必须确知该信号的调制方式及信号参数才能进行接收解调,本课题研究的目的是在未知调制信息的前提下,在多信号环境和有噪声干扰的条件下从接收信号中分析出通信信号的调制方式,并估计出相应的调制参数,为后续的解调及信号处理奠定基础。本课题研究的重要性在于针对传统的特定调制方式和带宽的单一型通信系统,将不适应目前的多调制、多服务的通信系统的要求。所以伴随通信信号的体制和调制样式的多样化发展,调制信号识别技术将在软件无线电的不断发展中起到十分重要的作用。本文所作的主要工作:(1)首先对软件无线电的结构和目前的关键技术进行了概括性阐述,综述了现有算法,分析了现有算法的特点。(2)阐述了各种调制信号的基本原理,给出了AM、PM、FM、DSB、USB和LSB信号的时域及频谱仿真图,可以清楚的理解各模拟调制信号的特性。分析了数字调制信号2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率,为后面进行识别奠定基础,最后给出了基于瞬时特征的主要特征参数。(3)为避免决策理论的固有缺陷,研究了基于高阶累积量的数字调制信号自动识别算法,该算法不需要先验知识且能有效避免高斯噪声的影响,对五种数字调制信号2ASK/2PSK、4ASK、4PSK、2FSK和4FSK的类间识别效果明显,仿真结果证明此算法能够在较低的信噪比下有效的实现分类的目的,并将提取的特征参数应用神经网络对算法进行了改进。(4)将决策理论与高阶累积量相结合提取调制信号的特征参数,利用BP网络分类器对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM七种数字调制信号进行分类识别,仿真实验证明该方法具有较强的鲁棒性和实用性。