调制信号识别.docx

基于软件无线电的信号调制识别技术研究随着无线电通信技术的发展，信号调制技术也得到了极大的提升。

其中，软件无线电（Software Defined Radio, SDR）技术被广泛应用于信号调制识别。

本文将对基于软件无线电的信号调制识别技术进行深入研究。

一、软件无线电技术软件无线电技术是指利用软件实现无线电硬件电路的功能，从而使无线电通信的各种参数可以通过软件来进行控制和调整。

软件无线电技术可以通过修改软件程序来进行频段的切换、传输协议的更改等操作，从而实现灵活性高、功能丰富的通信方式。

软件无线电技术的原理是利用电脑对无线电信号进行数字化，通过数字信号处理技术实现其信号调制、解调、滤波等各种操作，并利用软件进行控制，从而实现不同频段、调制方式的无线电信号处理。

二、信号调制技术信号调制技术是指利用各种方法将数字信号转换为模拟信号，从而适应各种无线电通信信道的传输条件。

信号调制技术可以基于数字信号进行调制，也可以通过模拟信号进行调制。

根据调制方式的不同，信号调制技术可以分为幅度调制（Amplitude Modulation, AM）、频率调制（Frequency Modulation, FM）、相位调制（Phase Modulation, PM）等。

在信号调制识别技术中，需要通过对信号调制方式的识别来确定信号类型和来源。

因此，对于不同信号调制方式的识别是信号调制识别技术的核心。

三、信号调制识别技术信号调制识别技术是利用信号特征和频谱分析等技术来识别信号调制方式的一种技术。

信号调制识别技术主要包括时间域方法、频域方法、调制特征提取方法等。

时间域方法主要是通过观察信号波形来确定信号调制方式。

例如，通过观察信号的正弦周期和幅度变化来确定信号为频率调制信号；通过观察信号振幅变化来确定信号为幅度调制信号等。

频域方法是通过对信号进行频谱分析来确定信号调制方式。

例如，通过观察信号频谱的带宽、中心频率等参数来确定信号调制方式。

通信信号调制方式的自动识别的开题报告一、选题背景随着通信技术的发展，通信信号的调制方式越来越多样化，其中常见的有ASK、FSK、PSK、QAM等调制方式，而不同的调制方式对应的信号波形特征也各不相同。

因此，开发一个能够自动识别通信信号调制方式的系统具有实用价值，可以应用于信号分类、通信设备故障诊断等领域。

二、研究目的本文旨在研究和实现一种基于深度学习的通信信号自动识别算法，实现对多种调制方式的信号波形特征进行分类识别。

通过该算法，不仅可以提高通信设备的诊断效率，还可以增强通信系统的安全性。

三、研究内容1. 调制方式的分类和识别：研究常用调制方式，了解其原理及对应的信号波形特征，建立信号分类识别模型。

2. 信号数据采集与处理：通过软件定义无线电技术采集不同调制方式的信号数据，完成数据预处理、特征提取等工作。

3. 深度学习算法的构建与应用：使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等构建针对通信信号的自动识别系统。

4. 系统测试与性能评估：通过对系统进行测试和性能评估，验证该算法在不同场景下的适用性和实用性。

四、研究意义1. 提高通信系统的安全性：通过对不同调制方式的信号波形特征进行分类识别，可以有效地防止非法信号的干扰和攻击，提高通信系统的安全性。

2. 增强通信设备的诊断效率：通过建立自动识别系统对通信信号进行分类，可以提高信号诊断的自动化程度，减少人力成本和时间消耗。

3. 探索深度学习在通信领域中的应用：深度学习技术在图像和语音识别等领域已经获得了广泛应用，本文将探索深度学习技术在通信信号识别领域中的应用，拓展深度学习的应用领域。

五、研究方法本文将采用深度学习算法，通过对通信信号的频域和时域特征进行提取和分析，将信号进行分类识别。

具体实现过程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和测试等环节。

六、拟解决的关键问题1. 如何准确地从信号中提取有用的特征？2. 如何设计最优的信号分类识别模型？3. 如何实现算法的高效性和鲁棒性？七、可行性分析目前，深度学习算法已经被广泛应用于语音、图像等领域的信号识别，相关算法理论和实现方法已经相对成熟。

摘要摘要通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电子对抗和信号监测等领域。

本文首先对各种通信信号进行了理论分析，在此基础上针对模拟调制信号和数字调制信号采用了基于决策论方法的调制方式识别算法，讨论了判决门限的选择，并利用MATLAB软件进行了计算机仿真。

在信噪比为10dB时，对模拟调制和数字调制的识别成功率均不低于99%。

本文的调制识别算法是基于决策论方法，该方法具有运算量小，识别效果好等优点。

最后，本文对模拟调制信号的瞬时频率、调幅系数和调频系数以及数字调制信号的瞬时频率和码元速率均做了理论分析与参数提取，并且进行了计算机仿真，通过计算机仿真结果证明了该方法的可行性。

关键词：信号分析，调制方式识别，模拟调制，数字调制，决策论IABSTRACTABSTRACTThe auto identification of modulation style of communication signal is widely being used in many kinds of domain, such as signal surveillance & detection, interference recognization, radio interception, and electronic countermeasures.First in this Paper, various kinds of communication signala are analysed on theories. based on which, aimed at analog and digital modulations, the choice of the verdict threshold is discussed using arithmetic for modulation style identification based on decision-theoretic, after that, the whole modulation process is studied by using MATLAB. When the SNR equals to 10dB, the probability of success in the modulation style identification is no less than 99%. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect. In the end, theoretical analysis and computer simulation have been done about the instantaneous frequency detection aimed at analog and digital modulations, at the same time, the detection methods of the amplitude &frequency modulation coefficient for analog signals and the code speed for digital modulation signals are studied, and the feasibility of the methods is well verdicted by computer simulations.Key Words: analysis of signals, identification of modulation style, analog modulation, digital modulation, decision-theoretic.II目录第一章引言 (1)1.1研究背景 (1)1.2发展概况 (1)1.3调制样式识别过程的框架结构 (3)1.4本文特点与组织方向 (4)第二章调制识别基础 (6)2.1模拟通信信号 (6)2.1.1调幅信号（AM） (6)2.1.2双边带信号(DSB) (8)2.1.3单边带信号(SSB) (8)2.1.4调频信号(FM) (9)2.2数字通信信号 (10)2.2.1幅度键控调制(ASK) (10)2.2.1.1二进制振幅键控信号(2-ASK) (10)2.2.1.2 M进制振幅调制信号 (11)2.2.2相移键控调制(PSK) (11)2.2.2.1二进制相移键控信号(2-PSK) (11)2.2.2.2 M进制数字相位调制信号 (12)2.2.3正交幅度调制信号(QAM) (12)2.2.4频移键控信号(FSK) (13)第三章模拟调制类型识别算法及参数提取 (14)3.1引言 (14)3.2模拟调制类型识别的特征参数 (14)3.3模拟调制类型识别算法 (15)3.4模拟信号调制类型的瞬时特征图 (18)第四章数字调制类型识别算法及参数提取 (20)4.1引言 (20)4.2数字调制类型识别的特征参数 (20)4.3数字调制类型识别算法 (22)4.3.1决策树识别算法 (22)III4.3.2门限的选择与特征门限值的确定 (23)4.4数字调制识别中应该注意的问题 (24)4.5数字信号调制类型的瞬时特征图 (26)第五章计算机仿真及结果分析 (28)5.1模拟调制类型识别算法的仿真及结果分析 (28)5.1.1模拟调制类型识别算法的仿真 (28)5.1.2模拟调制类型仿真结果分析 (30)5.2数字调制类型识别算法的仿真及结果分析 (31)5.2.1数字调制信号的产生 (31)5.2.2仿真试验及结果分析 (37)5.3模拟与数字调制的综合识别算法的仿真及结果分析 (38)第六章结论 (43)6.1对本文工作的总结 (43)6.2本文存在的问题 (43)6.3对今后工作学习的展望 (43)参考文献 (44)致谢 (45)附录 (46)外文资料原文 (55)译文 (56)IV第一章引言第一章引言1.1研究背景随着通信技术的发展，无线通信环境日益复杂。

移动通信系统中的调制识别技术研究移动通信是人类社会发展的重要标志之一。

在现代移动通信系统中，调制识别技术是一项非常重要的技术之一。

它可以通过分析移动通信信号的调制方式，来识别不同的信号类型，为通信系统的管理和监控提供了有力的手段。

本文将介绍调制技术和调制识别技术，并探讨调制识别技术在移动通信系统中的应用。

一、调制技术调制技术是一项将数字信号转换成模拟信号的技术。

在调制过程中，数字信号经过处理，变成了频率、振幅或相位等特性发生变化的模拟信号。

由于模拟信号在传输中容易受到噪声、干扰等因素的影响，因此调制技术也很快地发展出调制解调技术。

调制解调技术是一项将模拟信号还原成数字信号的技术。

目前常用的调制方法主要分为三类：ASK调制（Amplitude shift keying modulation）、FSK调制（Frequency shift keying modulation）和PSK调制（Phase shift keying modulation）。

1. ASK调制ASK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在ASK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的幅度值，例如电压高低。

这两个幅度值通过搭载在载波上的方式被传输出去。

ASK调制的优点是实现简单，但是容易受到噪声和干扰的影响。

2. FSK调制FSK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在FSK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的频率。

这两个频率通过搭载在载波上的方式被传输出去。

FSK调制的优点是抗噪声和干扰能力较强，但要求频率分辨率较高。

3. PSK调制PSK调制是一种将数字信号转换成模拟信号的方法。

在PSK调制中，数字信号1和0分别对应着两个不同的相位值。

这两个相位值通过搭载在载波上的方式被传输出去。

PSK调制的优点是抗噪声和干扰能力较强，同时频率分辨率要求较低。

二、调制识别技术调制识别技术是指通过分析通信信号的调制方式，来识别出传输的信息。

基于卷积神经网络的无线通信中的信号调制识别技术研究基于卷积神经网络的无线通信中的信号调制识别技术研究摘要：信号调制是无线通信中的一项重要技术，用于将数字信息转换为模拟信号以进行无线传输。

本文针对信号调制识别这一问题进行研究，并使用卷积神经网络（CNN）来实现信号调制的自动识别。

首先，对信号调制技术进行了详细的介绍和分类，包括常见的调制方式和特点。

然后，对卷积神经网络的原理和结构进行了深入分析，并介绍了在信号调制识别中使用的卷积神经网络模型。

接下来，提出了一种基于卷积神经网络的信号调制识别算法，并详细描述了算法的流程。

最后，通过对真实信号数据集的实验，验证了该算法的有效性和性能。

关键词：卷积神经网络；无线通信；信号调制；识别技术1. 引言无线通信作为现代通信领域的重要技术，已广泛应用于移动通信、无线传感网等领域。

在无线通信中，信号调制是实现数字信息到模拟信号之间的转换的技术，对于保证通信质量和传输速率至关重要。

随着通信技术的不断发展，传统的调制识别方法已经不再满足实际需求，因此，开发一种高效准确的信号调制识别算法是非常有意义的。

2. 信号调制技术介绍信号调制是将数字信号转换为模拟信号的过程，常见的调制方式包括调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。

其中，调幅是将数字信号的幅度变化反映在模拟信号上，调频是将数字信号的频率变化反映在模拟信号上，调相是将数字信号的相位变化反映在模拟信号上。

每种调制方式都有其独特的特点和应用场景。

3. 卷积神经网络介绍卷积神经网络是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。

其核心思想是通过网络的层级结构，对输入数据进行逐层的特征提取和抽象，最终实现分类或识别任务。

卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取输入数据的局部特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于将特征映射到输出类别空间。

4. 基于卷积神经网络的信号调制识别算法本文提出了一种基于卷积神经网络的信号调制识别算法。

调制识别技术
调制识别技术是一种电子通信技术，通过对信号进行特定的调制
方式，使得信号与空气中的其它信号区别开来，并能够被接收设备正
确识别和解码。

调制方式一般包括振幅调制、频率调制和相位调制等。

调制识别技术广泛应用于无线电通信、卫星通信以及数据传输等领域中。

其主要作用是提高通信效率，确保数据传输的可靠性和安全性。

同时，调制识别技术也被应用于信号处理和信号识别等领域，如雷达
目标识别、音频识别和图像识别等。

无线通信中的调制识别技术研究随着无线通信技术的不断发展和普及，人们对于无线信号的调制方式识别技术越来越感兴趣。

调制方式识别技术是指通过对无线信号进行分析和识别，获取其调制方式信息，从而实现无线信号的分类和判别。

在无线通信领域，调制识别技术是非常重要的一个研究方向，它不仅可以应用于通信系统的性能分析和故障诊断，还可以被广泛地应用于无线电侦听、无线频谱监测等领域。

一、无线信号调制方式的分类在介绍调制识别技术之前，我们需要了解不同调制方式的分类。

在无线通信中，常见的调制方式包括：幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）、多进制调制等。

1. 幅度调制（AM）幅度调制是指将信号的幅度按比例变化来调制载波的调制方式。

在实际应用中，幅度调制被广泛应用在调幅广播、调幅电视等领域。

其主要特点是调制信号范围有限、抗干扰能力差，对信号的调制深度要求较高。

2. 频率调制（FM）频率调制是指将信号的频率按比例变化来调制载波的调制方式。

在实际应用中，频率调制广泛应用于调频广播、音频传输等领域。

其主要特点是调制信号范围较大、抗干扰能力较强，但对于载波频率稳定度要求较高。

3. 相位调制（PM）相位调制是指将信号的相位按比例变化来调制载波的方式。

在实际应用中，相位调制广泛应用于调制信号传输距离较远的场合，如卫星通信、数字通信等领域。

其调制范围较小、抗干扰能力较强。

4. 多进制调制多进制调制是将不同的调制方式组合在一起进行调制，以进行更有效和更高质量的数据传输。

常见的多进制调制方式包括QAM、PSK、FSK等。

二、调制识别技术的研究意义在无线通信领域，调制识别技术具有非常重要的意义。

首先，通过对无线信号的调制方式进行识别，可以更好地进行通信系统的性能分析和故障诊断，从而实现对无线通信系统的优化配置；其次，通过无线信号的调制方式识别，可以判断无线通信系统中是否存在非法入侵或恶意干扰行为，对网络安全和信息安全具有非常重要的监管和保障作用。

信号调制方式自动识别的研究的开题报告一、研究背景信号调制是指将信息信号转换为适合传输和处理的电磁波信号的过程。

通信系统中广泛采用的调制方式有多种，例如调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。

因此，在现实中，需要对接收到的信号进行调制方式识别，以便正确地解调出信号中传递的信息。

二、研究目的本研究的目的是设计一种能够自动识别信号调制方式的算法，并在实际应用中进行测试和验证。

通过研究信号调制方式的自动识别，能够提高通信接收效率，减少数据传输误差，使通信系统具有更高的可靠性和稳定性。

三、研究内容1. 调制信号的特征提取方法研究。

通过对调制信号的多种特征进行分析和比较，提取出最具代表性的特征，并加以优化和选择，以提高识别准确率。

2. 信号分类算法设计。

通过对多种信号调制方式进行深入的研究和分析，设计一种快速准确的信号分类算法，以实现对不同调制方式信号的自动识别。

3. 实验验证和性能评估。

在实验室和现场环境下，通过收集不同调制方式的信号数据，对设计的算法进行测试和验证，并在识别准确率、算法速度、鲁棒性和实现成本等方面进行全面评估。

四、研究意义1. 提高通信系统的可靠性和稳定性。

自动识别信号调制方式可以有效地降低信号传输误差，提高通信接收效率。

2. 为信号处理和通信技术领域的发展提供技术支撑。

信号调制方式的自动识别是通信技术和信号处理领域的重要研究方向之一，本研究将为该领域的发展提供技术支撑和理论指导。

3. 具有广泛的应用前景。

自动识别信号调制方式的算法可以应用于无线通信、数据传输、雷达检测等多个领域，具有广泛的应用前景和市场需求。

五、研究方法1. 理论研究。

对现有信号调制方式的理论知识进行深入学习和探究，并结合实验数据进行分析和整合。

2. 算法设计。

基于理论研究，设计适合自动识别信号调制方式的特征提取方法和信号分类算法。

3. 实验验证。

在实验室和现场环境下，采集不同调制方式的信号数据并进行实验验证和性能评估。

作者简介:孙野(1980—),男,吉林长春人,工程师,本科;研究方向:无线电㊂孙㊀野(吉林省信息化建设促进中心,吉林㊀长春㊀130000)摘㊀要:通信信号具有多种调制方式,其主要任务是在信号诸多的环境下确定接收信号的调制方式和其他信号参数,从而确保无线电信号的准确性和真实性,以便于技术人员对信号进行更深一步的分析和处理㊂通信信号的调制识别方式广泛应用于信号确认㊁无线电监听及卫星通信等领域,目前如何自动分类和识别调制方式成为重点研究的课题㊂文章将针对无线电通信信号的调制识别方法进行深入的研究㊂关键词:无线电信号;调制;识别0㊀引言无线电信号的调制识别是指在没有充足的先验知识的情况下,通过对接收信号的分析和处理,最终判断出接收信号的调制方式,从而更好地为信号处理提供信息和参数㊂随着现代科学技术的飞速发展,调制识别逐渐应用于认知无线电㊁通信侦察及无线电点频率检测等领域,这对于调制识别的研究有了更高的要求㊂因此,要加强无线电信号调制识别的研究,分析目前调制识别领域中常用的几种方法,确保应用调制方法的可行性,进而更好地提取接收信号的调制特征㊂1㊀调制识别的概述1.1㊀调制的基本概念调制是指利用调制信号控制载波的具体参数,使调制后的信号可以包含原信号的所有信息,即信息的载体随调制信号变化的规律㊂一般情况下,原始的信息不适合用作传输信号,因为原始信号未被加工过,无法匹配传输信道,所以要对原始信号进行调制㊂调制的目的就是将调制信息与传输信道相匹配,从而更好地完成信号的传输㊂通信信号的调制具有多种性能,例如识别能力㊁抗干扰能力等,不仅可以实现通信信号的有效传输,还能够提高通信信号的监控和识别㊂信号调制识别技术主要包括3种信号的识别,分别是雷达信号㊁无线电通信信号及导航信号,其中无线电通信信号的应用范围最广,其调制方式也最复杂[1]㊂1.2㊀调制的分类调制的种类复杂多样,分类也各不相同㊂通常情况下,调制主要分为两大类,一是正弦波调制,二是脉冲调制㊂不同调制的分类有着不同的特点和性能,在实际应用时要根据具体情况来选择调制方式㊂正弦波调制是以载波为正弦信号的,主要的调制方式有调幅㊁调频㊁双边带㊁上边带及下边带等㊂这种调制方式又被分为模拟调制和数字调制,其中模拟调制是以调制信号为模拟信号的正弦波调制,而数字调制则是以数字信号为模拟信号的正弦波调制㊂近年来,数字调制的应用价值渐渐上升,研究学者更加注重数字调制的研究,数字调制也不断出现新的方式㊂脉冲调制的主要方式是以被调制的载波为脉冲串,进而为信号进行调制㊂主要的调制形式分为两种:(1)利用连续的调制信号改变脉冲载波的参数,这种形式通常应用于有线传输系统;(2)利用连续的调制信号的数字化形式转换脉冲编码调制的脉冲组,主要应用于信源编码㊂另外,调制又被分为两大类:(1)线性调制;(2)非线性调制㊂这两类调制通常是指正弦波调制[2]㊂1.3㊀调制的作用在无线通信系统的实际运行过程中,调制技术是一项必不可少的关键技术,其应用领域十分广阔,包括军事㊁民用应用㊁雷达㊁遥控等领域㊂在军事领域,调制可以实现信号的准确判断,是对敌方通信进行侦查和干扰的前提,如果可以提前掌握敌方通信的调制方式,就可以将通信信号的参数预估出来,进而采取有针对性的压制策略㊂在民用领域,调制技术可以帮助地方政府进行有效的无线电管理工作,监听无线电电台是否合法,及时发现不遵守管理部门规定的行为,对提高非合作通信任务的工作质量和工作效率有着很大的帮助㊂同时,随着高速率数字调控的发展,通信系统的容量也得到了相应的扩充,进一步推动了社会信息化的建设,满足了社会发展的信息需求[3]㊂2㊀无线电通信信号的调制识别无线电通信信号的调制识别主要包括信号的接收㊁信号的预处理㊁信号识别特征的提取及分类器设计,这些环节是调制识别的一般过程㊂其中信号的接收是指通过接收机来进行所需处理信号的接收工作,在必要情况下还要做好整理和储存㊂信号的预处理是指对接收信号进行各种预处理,从而为后续工作打下良好的基础,主要任务包括对滤波㊁载波的估计㊂但由于高频信号在计算和处理上具有一定的复杂性,在接收信号后要进行变频工作,以便于信号后期的计算和处理㊂信息识别特征提取是最为关键的一个环节,关系着调制方式识别的正确率㊂首先,要想实现信号的有效识别,需要对接收信号进行预处理,然后通过计算和变换得出不同调制方式的特征信息,从而识别出不同调制方式的性能和类型㊂通信信号的时域特征包括瞬时幅度㊁瞬时频率和瞬时相位等,而变换域的特征包括信号的频第20期2020年10月无线互联科技㊃通信观察No.20October,2020谱特性等,技术人员需要根据不同调制方式的特征进行选择,这样才能提高调制识别的正确率㊂通常情况下,较好的特征具有以下几个条件:(1)要便于识别,需要与不同调制方式的参数分布有着较大的差别㊂(2)信号参数受噪声影响较小,同时要具备抗信道衰落的稳定性㊂(3)提取参数的过程简单,计算不复杂,容易在实际应用中实现㊂分类器设计是指在得到识别的特征值后,根据得到的特征选择相应的调制方式,然后将其归纳到不同的类别中㊂目前常用的分类器有3种:(1)基于统计模式识别方法;(2)基于决策论方法;(3)基于人工神经网络方法㊂其中,基于统计模式识别方法是运用统计直方图来对所需特征进行构造,且需要借助线性分类器来实现信号的调制识别㊂基于决策论方法需要事先得知概率信息,同时要符合假设检验㊂人工神经网络方法可以模拟人脑识别,具有较高的准确性,因此成为当前调制识别研究领域的热门[4]㊂3㊀无线电通信信号调制识别的发展现阶段,无线电通信信号的调制识别技术已经取得了一定的研究成果,可以成功应用的方法有很多㊂在发展初期,通信信号的调制识别主要依靠人工识别,这种方法主要通过调制设备来进行信号的接收,然后由专业技术人员针对调制信号的结果展开分析,根据分析结果来判定接收信号的调制方式,在这一过程中容易受到技术人员主观因素的限制㊂人工识别技术对技术人员的要求很高,不仅需要具备较高的操作水平和专业知识,还要有一定的调制经验㊂同时,人工识别需要借助一些昂贵的识别仪器,例如频谱分析仪㊁信号接收机㊁调制解调器等,投入成本较高,并且无法保证通信信号调制识别的准确性和精确性㊂近年来,随着信息技术的发展,调制自动识别技术的出现受到了广泛的关注,这项技术不会受到人工因素的干扰,解决了人工识别技术存在的不足之处,且受中心频率和带宽估计误差的影响较小,具备较为稳健的抗衰落反应,是一种应用价值极高的调制识别技术㊂调制自动识别技术极大地满足了军事领域及民用领域的应用需求,引起了不少相关学者的关注,一些学者针对信号分析领域和模式识别领域进行了深入的研究[5]㊂在1969年,一篇名为‘利用模式识别技术实现调制方式的自动识别“的论文出现在技术刊物上,这是世界上第一篇研究调制自动识别的论文㊂至此,不断有研究人员进行调制自动识别技术的研究,相关论文出现在各种科技杂志中,极大地促进了调制自动识别技术的发展㊂目前,调制识别技术的方法可以分为两类:(1)基于判决理论方法,这种方法主要是运用概率论和假设检验理论来进行调制方式识别,但由于需要大量的计算过程,并且要得知概率的信息,实用性不高㊂(2)基于统计模式识别方法,这是一种新兴的识别方法,较之基于判决理论方法计算简易,同时提取识别特征的过程也十分简单,但是判决规则比较复杂㊂以上两种方法有利有弊,在实际应用过程中都存在一定的缺陷,导致发展的局限性㊂因此,相关学者要加强对调制方式识别方法的研究,优化识别方法的性能,从而实现调制识别正确率的提升[6]㊂4㊀结语随着无线电技术的不断发展,通信信号的调制识别技术逐渐应用于多个领域中,为社会经济的发展做出了突出的贡献㊂目前,相关学者针对无线电通信信号的调制识别进行了不断的研究和探索,提出了更加科学合理的调制识别方案㊂通信信号的调制识别已经取得了显著的研究成果,弥补了过去人工识别的不足之处㊂但调制识别技术的研究工作还需要继续进行下去,相关学者要将研究过程中出现的问题深化,争取从不同的角度来发展无线电通信信号的调制识别技术,从而提升通信信号的识别能力和抗干扰能力㊂[参考文献][1]张文启.基于特征提取的通信信号识别研究[D].兰州:兰州理工大学,2016.[2]罗文全.无线电频谱占用度分析与信号调制识别[D].北京:北京邮电大学,2015.[3]袁冰清,王岩松,郑柳刚.深度学习在无线电信号调制识别中的应用综述[J].电子技术应用,2019(5):7-10.[4]谢勇.无线电信号的调制识别研究[J].中国新通信,2014(8):100-101.[5]邓志勇.频谱监测中的信号调制方式识别算法研究[D].长沙:湖南大学,2015.[6]李伟.深空自主无线电系统中的同步技术研究[D].杭州:杭州电子科技大学,2013.(编辑㊀何㊀琳) Research on modulation recognition of radio signalSun Ye(Jilin Information Construction Promotion Center,Changchun130000,China)Abstract:Communication signal has many modulation modes.Its main task is to determine the modulation mode and other signal parameters of the received signal in many environments,so as to ensure the accuracy and authenticity of the radio signa,in order to facilitate technicians to further analyze and process the signal.The modulation recognition of communication signal is widely used in the fields of signal confirmation,radio monitoring and satellite communication.At present,how to automatically classify and identify modulation methods has become a key research topic.In this paper,the modulation recognition method of radio communication signal will be deeply studied.Key words:radio signal;modulation;recognition。

《基于深度学习的调制方式识别算法研究》一、引言随着无线通信技术的快速发展，调制方式识别在无线信号处理中扮演着越来越重要的角色。

调制方式识别是通过对接收到的无线信号进行分析，从而确定其采用的调制方式。

传统的调制方式识别方法主要依赖于信号的统计特征和先验知识，然而这些方法在复杂多变的无线环境中往往难以取得理想的识别效果。

近年来，深度学习技术的崛起为调制方式识别提供了新的解决方案。

本文旨在研究基于深度学习的调制方式识别算法，以提高无线信号的调制方式识别准确率。

二、相关工作在过去的研究中，调制方式识别主要依赖于传统的信号处理技术。

这些技术通常通过对接收到的信号进行特征提取和分类，以确定其调制方式。

然而，这些方法在处理复杂多变的无线环境时，往往受到噪声、多径效应等因素的影响，导致识别准确率降低。

近年来，深度学习技术在各个领域取得了巨大的成功，也为调制方式识别提供了新的思路。

深度学习技术可以通过学习大量的数据，自动提取出有用的特征，从而提高了识别的准确率。

三、方法本文提出了一种基于深度学习的调制方式识别算法。

该算法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合结构，以适应无线信号的时间和频率特性。

具体而言，我们首先对接收到的无线信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作。

然后，将预处理后的信号输入到CNN中，以提取出有用的特征。

CNN能够自动学习到信号的时频特性，并提取出有意义的特征。

接下来，我们将CNN提取出的特征输入到RNN中，以进一步提取出序列信息。

RNN能够根据序列信息对信号进行建模，从而更好地适应无线信号的时序特性。

最后，我们使用全连接层对RNN的输出进行分类，以确定信号的调制方式。

四、实验我们在多个公开的无线信号数据集上对所提出的算法进行了实验。

实验结果表明，我们的算法在各种不同的无线环境下都能够取得较高的识别准确率。

与传统的调制方式识别方法相比，我们的算法在噪声、多径效应等因素的影响下具有更好的鲁棒性。

模拟调制制式自适应识别
一、实验要求
1、设计一个模拟调制信号自适应识别器，该调制器可以识别AM 、DSB 、USB 、LSB 、FM 以及AM-FM 调制方式。

2、假设接收信号的载波30KHz ，采样率为100KHz ，调制方式未知，计算各种模拟特征参数值，并进行自动识别。

二、实验原理
模拟信号识别，关键要从接收信号中提取用于信号样式识别的信号特征参数：
1、零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值
2、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差
3、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差
4、谱对称性
可以依据信号的以上4个特征参数，对信号的调制样式进行有效识别。

下图为模拟调制识别的决策树：
三、实验内容与结果
选取输入信号为：)/100002cos(5.1)/20002cos(s s f n pi f n pi S ***+**= 各种调制样式产生已调信号的特征参数如下图：
从图中可以看出，由参数P可以清楚的识别出LSB、USB信号，再由参数
r可
max
以识别出FM信号。

理论上，DSB信号的ap值应该最小，AM信号的dp值应该最小，但由于瞬时相位非线性分量提取的困难，本实验并未能够非常清晰的识别DSB以及AM信号。

不过从实验数据来看，AM信号还是基本能够有效识别出来的，DSB信号的ap值虽为最小，但与其他调制信号的值相差不大，识别效果不是很好。

本实验在完成了模拟信号通用调制（正交调制）的基础上，探讨了对模拟调制进行自适应识别的方法，取得了一定的分类效果，但在瞬时相位非线性分量的提取上仍需改进。

AM和FM调制方式识别一、研究历史及现状：通信信号调制识别方法虽然多种多样，但调制识别问题其实是一种典型的模式识别问题。

调制识别方法的基本框架包括三部分：信号预处理部分、特征提取部分和分类器部分。

信号预处理部分为后续处理提供合适的数据。

信号预处理任务一般包括：频率下变频、同相和正交分量分解、载频估计和载频分量的消除等。

在多信道多发射源的环境中，信号预处理部分要能有效地隔离各个信号，保证一次只有一个信号进入后续的调制识别环节。

特征提取部分是从数据中提取信号的时域特征或变换域特征。

时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的直方图或其它统计参数。

变换域特征包括功率谱、谱相关函数、时频分布及其它统计参数。

对于变换域特征，采用FFT方法就能很好获取，而幅度、相位和频率等时域特征主要由Hilbert变换法，同相正交分量法和过零检测法等获得。

在分类识别部分，即选择和确定合适的判决规则和分类器结构。

梯形分类器是采用多级分类结构，每级结构根据一个或多个特征参数，分辨出某类调制类型，再下一级结构又根据一个或多个特征参数，再分辨出某类调制类型，最终能对多种类型进行识别。

这种分类器结构相对简单，但需要事先确定判决门限，自适应性差，识别效率也相对不高。

神经网络分类器具有强大的模式识别能力，能够自动适应环境变化，能较好处理复杂的非线性问题，而且具有较好的稳健性和潜在的容错性，可获得较高的识别率，但结构复杂，不易实现。

为了有效地实现分类识别，必须对原始的输入数据进行变换，得到最能反映分类差别的特征。

这些特征的提取和选择是非常重要的，它直接影响分类器的设计和性能。

理想情况下，经过提取和选择的特征矢量应对不同的调制类型具有明显的差别，然而在实际中却不容易找到那些具有良好分辨率的特征，或受条件限制不能对它们进行测量，从而使特征提取和选择的任务复杂化，因而特征提取和选择是信号调制识别系统中的重要研究内容。

分类识别是依据信号特征的观测值将其分到不同类别中去，选择和确定合适的判决规则和分类器结构，也是信号调制识别系统中的重要研究内容。

摘要通信信号调制类型的自动识别普遍应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电子对抗和信号监测等领域。

传统的通信电台或系统是针对特定调制样式和带宽的单一型系统，其应用范围超级有限，很不适应目前的多调制、多服务的通信系统。

由于多调制的存在，对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是要肯定该信号的调制样式，因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必需具有的功能之一。

本文首先对各类通信信号进行了理论分析，在此基础上针对数字调制信号采用了基于决策论方式的调制方式识别算法，并利用MATLAB软件进行了计算机仿真。

本文的调制识别算法是基于决策论方式，该方式具有运算量小，识别效果好等长处。

关键字：调制识别；算法；仿真ABSTRACTThe auto identification of modulation style of communication signa l is widely used in many kinds of domain, such as signal surveillance and detection, interference recognization, radio interception, and electronic countermeasures. Traditional communication radio is designed for single system with given modulation and ’s application field is finite and it can not adapt to the system of multi-modulation, multi-service at the using of multi-modulation, the precondition of receiving and demodulating signal is to decide the type of the modulation. So automatic recognition of modulation signal is a required function of software radio receiver.First in this paper, various kinds of communication signals are analysed on theories,based on which, aimed at digital modulat ions,using arithmetic for modulation style identification based on decision-theoretic, after that, the whole modulation process is studied by using MATLAB. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect.Key words: Modulation Recognizing ;Algorithm；Simulation目录第一章引言 (1)本章小结 (1)第二章绪论 (3)研究背景 (3)发展概况 (3)一般调制样式识别进程的框架结构 (5)引言 (7)软件无线电中信号调制通用模型 (7)软件无线电接收机的数学模型 (8)软件无线电中的载波同步 (10)决策树 (12)数字调制信号的模型 (15)4.1.1幅度键控调制(ASK) (15)4.1.2相移键控调制(PSK) (16)4.1.3频移键控调制(FSK) (16)4.1.4正交振幅调制信号(QAM) (17)调制信号的自动识别 (18)4.2.1特征参数集 (18)4.2.2分类识别 (20)调制信号识别中应注意的问题 (22)仿真及结果分析 (23)4.4.1数字调制信号的产生 (23)4.4.2瞬时信息的获取 (26)4.4.3仿真实验及结果分析 (28)第五章结论及展望 (29)对本文工作的总结 (29)决策树识别中存在的问题 (29)对此后工作的展望 (29)参考文献 (31)致谢 (32)附录 (33)程序：信号产生、参数提取及识别进程 (33)第一章引言无线通信在现代通信中占据着极为重要的位置，被普遍应用于商业、气象、军事、民用等领域。

数字通信信号调制识别算法研究嘿，朋友！今天咱就来唠唠这数字通信信号调制识别算法的事儿。

你可别一听这名字就觉得头疼，觉得那肯定是些高深莫测、让人摸不着头脑的玩意儿。

其实啊，没那么复杂，听我给你细细道来，说不定你还会觉得挺有意思的呢！数字通信那可是现在信息时代的重要基石啊！咱们每天用手机打电话、上网冲浪、看视频，这些背后都离不开数字通信。

而信号调制识别算法呢，就像是这个庞大通信系统里的一个小魔法师，起着至关重要的作用。

那啥是信号调制呢？简单来说啊，就是把咱们要传输的信息，比如说声音、图像这些，变成适合在信道里传输的信号形式。

就好比你要把一件大行李放到一个小箱子里，得把它整理整理、变变形，好放进去一样。

不同的调制方式就像是不同的打包方法，有的把信息包得紧一点，有的松一点。

而调制识别算法呢，就是要通过接收到的信号，猜出它到底是用哪种“打包方法”打包的，这可不容易哦！这里面涉及到好多数学知识和复杂的计算。

比如说，要分析信号的幅度、频率、相位这些特征。

就像我们看一个人的长相，通过看他的眉毛、眼睛、鼻子这些特征来判断他是谁一样。

算法得从一堆复杂的信号数据里找出这些特征，然后根据这些特征去判断这是哪种调制方式。

有时候啊，这些信号就像调皮的小孩，一会儿变个样子，一会儿又藏起来一点，让算法这个“侦探”费好大的劲儿才能找到线索。

目前啊，有好多不同的调制识别算法。

有的算法比较简单直接，就像个直性子的人，直接根据一些明显的特征去判断。

比如说，如果信号的幅度变化特别有规律，那可能就是某种幅度调制方式。

还有些算法就比较聪明啦，它们会用一些统计分析的方法，像算平均数、方差这些，从一堆看似杂乱无章的数据里找出规律。

就好比从一堆乱糟糟的珠子里找出颜色一样的珠子，然后根据这些规律来判断调制方式。

不过呢，这些算法也都有自己的优缺点。

简单的算法可能速度快，但是准确性就差一点，就像一个做事比较马虎的人，虽然效率高，但是容易出错。

而那些复杂一点的算法呢，准确性高，但是计算量就大了，有时候可能会花很长时间才能算出结果，就像一个做事特别认真、但有点磨叽的人。

0 引言现代通信系统中，调制方式是描述信号传输性质的重要参数，信号调制方式的准确识别能够帮助进行信号源的识别和区分，从而更好地满足多种通信需求。

随着无线电技术的不断发展，传输的信号种类越来越多，信号调制方式的种类和复杂度也越来越高，这为信号调制方式识别带来了新的挑战。

因此，研究准确有效的调制识别方法，具有重要的实际意义和研究价值。

近年来，深度学习技术的迅猛发展为信号调制方式识别提供了新的思路和方法。

采用深度学习算法对信号的时域和频域序列进行特征提取和分析，能够有效地提高信号调制方式识别的准确性和鲁棒性。

在这种背景下，本文提出了一种基于信号序列的调制识别方法。

该方法结合BiLSTM 网络和Attention 机制对信号序列数据进行特征提取和加权，最终实现对信号调制方式的准确识别。

通过在公开数据集上进行对比实验，证明了该方法的有效性和可行性。

1 模型的整体框架基于信号序列的调制方式识别吴光磊1,2，李 强3通信作者（1.中国科学院信息工程研究所第四研究室，北京 100085；2.中国科学院大学网络空间安全学院，北京 100049；3.工业和信息化部机关服务局，北京 100804）摘要：信号调制识别是无线电领域的重要技术，在无线通信和频谱资源优化等领域中具有广泛应用，有效的调制识别方法对于未知信号的分析认证具有重要意义。

文章提出了一种基于信号序列的调制识别方法，通过BiLSTM网络对信号的频域和时域序列数据进行特征提取，并采用Attention机制对特征进行加权处理，最终利用Softmax完成调制分类。

通过在公开数据集RML2016.10.a上进行对比实验，证明了该方法的有效性。

关键词：调制识别；时频信号；无线通信doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.05.008中图分类号：TN 911.3 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2023）05-0025-04Modulation Recognition Based on Signal SequencesWU Guanglei 1, 2, Li Qiang 3(1. Fourth Laboratory, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China; 2.School of Cyberspace Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3.Agency Service Bureau of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing 100804, China)Abstract: Modulation recognition of signals is an important technology in the field of wireless communication, with broad applications in wireless communication, and spectrum resource optimization. Effective modulation recognition methods have significant importance in the analysis and identification of unknown signals. In this paper, we propose a modulation recognition method based on signal sequences, which extracts features from the frequency and time domain sequences of signals using BiLSTM networks, and weights the features using the attention mechanism. Finally, the modulation classification is accomplished using Softmax. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through comparative experiments on the publicly available RML2016.10.a dataset.Key words: modulation recognition; signal sequences; wireless communication作者简介：吴光磊（1997-），男，汉族，河南人，硕士研究生，研究方向为电磁空间安全、大数据分析。

通信信号调制方式识别方法探析通信信号调制技术的应用，使通信信号在无线信道中传输成为了可能，极大地推动了通信领域技术的发展。

而通信信号调制方式识别方法较为复杂，涉及多方面因素，随着信息通讯技术的创新与发展，对信息调制方式的识别方法提出了更加多样化的要求。

本文简要概述相关识别方法并对其优势及存在问题进行分析，在此基础上研究通信信号调制方式识别方法的发展动向，以供参考。

标签：通信信号调制方式识别方法统计模式决策模式就一般情况而言，调制识别作用于信号的检测与解调之间，在整个信号传输过程中，只有信号的接收方通过信号调制方式对信号传递的信息进行解调，才能顺利地完成整个信号传输过程。

在信息传递过程中对信号的识别受诸多因素影响，尤其在无线通讯技术迅速发展的情况下，为满足更加高端的需求，无线信号传输过程中对调制方式及参数的选择越来越复杂。

如何快速准确地识别不同状态下的通讯信号，成为通讯领域日益关注的问题。

一、通信信号调制方式中的统计模式识别方法统计模式识别方法是在模式识别理论基础上发展而来的，其识别过程主要包括信号预处理，特征提取和调制类型分类（如图1所示）。

三者在信号的识别过程中所起的作用是相互顺承的，其中信号预处理是为了保障信号信息的精准度而实施的，具体是指在特征提取这一环节之前为信息的传递筛选更加精准的内容，确保传递的有效性。

同时，对信号进行特征提取，准确捕捉信号传输过程中某一结点的特征，以此更加准确的把握信号传输中的具体情况，从而选取最为合适的识别分类方法，如图1所示。

统计模式识别方法是通信信号调制方式中较为常见的识别方法，其具有以下优势：1.理论清晰，预处理过程确保信号信息的精准可靠。

即使在通信环境非合作化状态下，也能对信息在接收端做到较好的掌控，从而确保其在整个传递过程中的稳定及时。

2.特征提取针对性较强。

通过特征提取保障信号的信道中的唯一性与稳定性，并且可以有阵性地对信号开展调制分类。

但是，在具体的识别过程中，统计模式识别方法也存在一定的问题：统计模式的识别方法虽然理论清晰，但是其理论框架不够完善，当信道环境处于较为迷糊状态时，尤其在噪音较大的环境下，特征提取的效率较低，很难实现预期效果。