论文部分内容阅读
通信信号的调制类型识别对于认知无线电这种智能通信系统具有重要研究意义。利用调制信号的循环谱相关特征，提取了5个特征参数，给出了各个参数随信噪比变化的曲线图。分类器基于RBF神经网络，采用“一类一个网络”结构，并从提高网络识别性能出发，构建了大容量和高质量的网络训练样本，能够扩大识别范围，提高识别精度。基于谱相关特征参数和神经网络分类器的算法能动态识别信号的调制方式，仿真结果验证了该算法在低信噪比下的有效性。