基于决策论的通信信号调制方式的识别

《基于机器学习算法的通信信号调制识别》篇一一、引言在当前的信息化时代，通信信号调制识别是无线通信领域的重要研究方向。

传统的通信信号调制识别方法通常依赖于专家经验和复杂的信号处理算法，但在复杂的电磁环境中，这些方法的准确性和效率往往受到限制。

近年来，随着机器学习算法的快速发展，其强大的模式识别和分类能力为通信信号调制识别提供了新的解决方案。

本文旨在探讨基于机器学习算法的通信信号调制识别技术，分析其原理、方法和应用。

二、机器学习算法在通信信号调制识别中的应用原理机器学习算法通过学习大量数据中的规律和模式，实现自动分类和预测。

在通信信号调制识别中，机器学习算法通过训练大量的已知调制类型的通信信号样本，学习各种调制信号的特征和模式，然后利用这些特征和模式对未知的通信信号进行调制识别。

三、常用的机器学习算法及其在通信信号调制识别中的应用1. 监督学习算法：监督学习算法通过已知标签的训练数据集进行训练，学习输入与输出之间的映射关系。

在通信信号调制识别中，可以利用已知调制类型的训练数据集训练分类器，然后对未知的通信信号进行分类。

常用的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。

2. 无监督学习算法：无监督学习算法通过无标签的训练数据集学习数据的内在规律和结构。

在通信信号调制识别中，可以利用无监督学习算法对复杂的电磁环境中的通信信号进行聚类和分析，提取有用的特征和模式。

常用的无监督学习算法包括聚类分析、密度估计等。

四、基于机器学习的通信信号调制识别的实现方法基于机器学习的通信信号调制识别的实现方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：收集各种调制类型的通信信号样本，包括不同信噪比、不同传输条件下的信号。

2. 数据预处理：对采集的通信信号进行预处理，包括去噪、特征提取等操作，提取出有用的特征和模式。

3. 训练模型：利用预处理后的数据训练机器学习模型，如神经网络、支持向量机等。

4. 模型评估：利用已知的测试数据集对训练好的模型进行评估，检验其准确性和泛化能力。

通信信号调制方式识别方法综述曾创展;贾鑫;朱卫纲【摘要】对通信信号调制方式的识别进行了深入研究,对通信信号常用的数字调制技术和调制识别预处理技术、理想高斯白噪声条件下基于决策论和基于统计模式的识别法、非理想信道条件下的调制识别法以及对共信道多信号调制方式的识别等进行了总结.在简要介绍各种方法的来源、理论基础和发展基础上讨论了各自的优缺点,并提出了调制识别研究领域的进一步发展方向.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2015(048)003【总页数】6页(P252-257)【关键词】通信信号调制识别;基于决策论;基于统计模式;非理想信道条件下;共信道多信号【作者】曾创展;贾鑫;朱卫纲【作者单位】装备学院研究生管理大队,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TN76;TN911调制识别通常位于接收机的前端，在信号检测和信号解调之间，接收方要根据信号的调制方式进行解调才能继续进行下一步操作直至最终获取信号携带的信息。

而在诸如无线电检测、侦察、对抗等应用中，侦察方通常缺乏足够的先验知识，如信号的调制参数、方式等，而为了达到区分信号来源、性质、内容等目的，就需要侦察方对信号的调制方式进行正确识别分类。

当前，制电磁权已日益成为重要的作战要素，战场电磁环境中存在着大量未知信号，此时人工识别已无法满足信号识别的实时性要求，因而，人们开始研究自动调制识别方法，1969年，C.S.Weaver等人就发表了第一篇关于自动调制识别方法研究的论文[1]，根据信号频谱的差异完成了自动识别。

随着通信信号从模拟调制发展为数字调制，调制方式更加复杂多样，调制识别算法的研究成果也越来越多，涉及方法体系也十分广泛。

本文从AWGN 条件下的调制识别、非理想信道条件下的调制识别以及共信道多信号的调制识别三方面概述了多种识别方法，在对各方法简要介绍的基础上对比讨论了各自的优缺点，展望了调制识别研究领域的进一步发展方向。

摘要信号的调制识别技术在通信系统模型的中间位置，它位于通信信号检测之后，信号的解调之前，在非协作通信环境中信号的调制识别是一个极为重要的关键技术。

并且由于电磁环境愈加复杂，信道环境复杂多变，因此研究基于统计模式的信号自动识别技术中的两个关键模块就至关重要，即提取能够代表不同调制方式的通信信号的稳定特征，并且设计精度更高的分类器去适应更加复杂的环境是亟待解决的问题。

本课题主要针对非协作通信过程中对敌方的信号进行侦查，为了在复杂噪声环境中确定敌方通信信号的调制样式，本课题研究了机器学习的方法，并将其应用于信号的调制样式识别当中。

在识别过程中包括特征提取和分类器设计两个步骤，由于所提取特征的好坏程度需要通过分类器定量分析，因此，本文首先构建了一种基于粒子群算法与主成分分析联合优化的极限学习机网络作为分类器并将其应用于通信信号调制识别中，在此基础上，提取了信号的二维Holder系数特征，通过该特征对比了几种极限学习机分类器在不同信噪比情况下对信号识别的性能，仿真结果表明，本文构建的极限学习机网络的分类识别精度最高。

其次，针对四类数字信号在信噪比较低时识别率较低的问题，将栈式自动编码器应用于通信信号特征提取中，并接入PCA-ELM分类器，构建了基于栈式自动编码器与极限学习机的深度学习网络，利用该网络提取信号时频图像的特征并同时达到识别信号调制样式的目的，仿真结果表明该方法在信噪比为-2~2dB时也能对信号进行有效识别。

最后，针对时频分析与深度学习网络不足以用来识别FM信号、PM信号和16QAM 信号的问题，本文提取了7类信号（FM、PM、2ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM）的香农熵特征、指数熵特征和范数熵特征构成三维熵特征模块，在此基础上，将三维熵特征与云模型理论结合，提取了信号的改进熵云特征，进一步提高了各类信号的类间分离度，并通过PSO-ELM-PCA分类器对提取的改进熵云特征进行分类，通过仿真显示当信噪比是-7~-3dB时也得到了比较理想的各类信号的识别结果。

《基于机器学习算法的通信信号调制识别》篇一一、引言在通信领域中，信号调制识别是一项关键技术。

随着无线通信技术的快速发展，通信信号的调制方式日益复杂多样，因此，如何准确、快速地识别出通信信号的调制方式成为了一个重要的研究课题。

传统的信号调制识别方法往往依赖于人工特征提取和分类器设计，但这种方法在面对复杂的调制方式和多变的环境时，往往难以取得理想的效果。

近年来，随着机器学习算法的快速发展，基于机器学习的通信信号调制识别方法成为了研究的热点。

本文旨在探讨基于机器学习算法的通信信号调制识别技术，并对其性能进行评估。

二、相关工作在过去的几十年里，许多研究者对通信信号调制识别进行了广泛的研究。

早期的调制识别方法主要依赖于人工特征提取和分类器设计，如基于瞬时频率、循环谱等特征的识别方法。

然而，这些方法在面对复杂的调制方式和多变的环境时，往往难以取得理想的效果。

近年来，随着机器学习算法的快速发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于通信信号调制识别领域。

例如，支持向量机（SVM）、神经网络等算法被广泛应用于信号调制方式的自动识别。

三、基于机器学习的通信信号调制识别3.1 数据集与预处理在进行通信信号调制识别之前，需要构建一个包含多种调制方式的信号数据集。

数据集应包括不同调制方式下的信号样本，并对信号进行预处理，如去噪、归一化等操作，以提高识别的准确性。

3.2 特征提取特征提取是通信信号调制识别的关键步骤。

在机器学习中，特征的质量直接影响到模型的性能。

因此，需要从原始信号中提取出具有代表性的特征。

常用的特征包括瞬时频率、循环谱等统计特征以及时频域等变换特征。

此外，深度学习技术也可以自动从原始信号中学习出有效的特征表示。

3.3 机器学习算法在通信信号调制识别中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等。

其中，神经网络具有较强的学习和泛化能力，能够自动从大量数据中学习出有效的特征表示和分类器。

在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的机器学习算法。

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，解除对基于硬件、面向用途的电台设计方法中的完全依赖。

由于它所特有的多频段、多体制、多功能的特点，事先无法知道所接收到的信号各种参数，因此，在对信号进行解调前必须要先识别该信号的调制模式及其信号参数。

尤其在当今通信环境下，通信双方处于非合作模式下，电子战日益复杂化，对未知信号的参数分析、模式识别等技术就显得更加重要，在非合作通信系统接收机设计中，自动调制模式识别已经成为重要的研究课题。

本文研究的调制识别是首先进行输入样本特征的选取和处理，这些特征能够表现出信号调制方式的不同，或者对这些特征进行一定的处理后能够表现出信号调制方式的不同。

然后根据所选的特征值进行分类，根据分类的结果判定是哪种调制模式。

调制的方法通常分为脉冲调制和正弦波调制两大类。

脉冲调制是用脉冲串或一组数字信号作为载波的调制方式，正弦波调制则是载波为高频正弦信号的调制方式。

本文主要讨论的是正弦波调制，基于决策树算法进行分类，对算法的选择也可以根据具体的情况具体分析，在具体的情况下，可以选择神经网络等不同的算法。

决策树算法具有高效性的特点，用其进行分类，提高了识别效率，并且可以用于CPU频率低的系统中进行调制模式识别，比如PDA，智能手机等，这样可以以最快的速度得到信号的解调信号，得到我们要用的信息。

本文通过提取信号的特征值，将特征值通过决策树进行分类，对输入的多种调制信号进行选择提取，能够正确识别出AM、FM、QPSK等调制信号，在8dB时对调制信号的平均识别正确率可达到95%以上。

本文使用GNU Radio平台，这个作为软件无线电的一种开发平台，利用它提供的信号运行和处理模块，在易制作的低成本的射频（RF）硬件和通用微处理器上实现软件定义无线电。

通过使用GNU Radio的通用的硬件开发平台，节省了大量资金，并且具有很强的扩展性，可以通过使用不同的软件算法，实现不同的功能。

基于决策理论的软件无线电调制信号的自动识别作者：雷红来源：《科学之友》2009年第17期摘要:对接收信号的调制类型进行自动识别,是实现软件无线电的关键技术之一。

基于软件无线电信号通用调制模型原理,采用决策理论通过分析信号的特征参数来自动识别信号。

关键词:软件无线电;决策理论;特征参数中图分类号:TN925文献标识码:A文章编号:1000-8136(2009)17-0135-021992年5月MILTRE公司科学家Jeo Mitola 在美国电信系统会议上首次明确提出了软件无线电SWR(software radio)的概念。

其基本思想是:构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台,将各种功能,如工作频段、调制解调类型、数据格式、加密模式、通信协议等用软件来完成,并使宽带A/D和D/A转换器尽可能靠近天线,以研制出具有高度灵活性、开放性的新一代无线通信系统。

如何将调制识别方法与软件无线电的解调方法相结合,同时实现信号的自动接收和解调,是实现软件无线电的关键技术之一,具有重要的应用前景。

软件无线电对自动调制识别技术提出了更高的要求,要求寻求一种结构清晰、简单快速、可扩充性强、有可取识别率、识别范围广,能适用于复杂多变的环境背景的识别方法,还要适合通用DSP器件在线实现,以满足实时处理的需要。

这里主要讨论基于决策理论的软件无线电信号的自动识别的算法。

1 调制信号的自动识别目前,自动调制识别方法基本上可以分为两大类:统计判决理论方法和统计模式识别方法。

调制方式的自动识别,更多的采用统计模式识别方法:一个通用的模式识别系统由信号预处理、特征提取和分类识别3部分组成,见图1。

信号预处理部分的主要功能是为后续处理提供合适的数据;特征提取部分是从输入的信号序列中提取对调制识别有用的信息;分类识别部分的主要功能是判断信号调制类型的从属关系。

此类方法在识别系统的构建过程中需要一定数量的各类调制信号样本,其性能评价一般采用各种信噪比条件下的正确识别率。

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。

基于决策论的数字调制信号识别方法冯晓东;曾军【摘要】以决策论为基础提出了一种改进的数字调制信号识别方法,该方法仅需4个相对简单的特征参数,就能识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM这7种数字调制信号.仿真结果表明,该方法复杂度较低,识别正确率有较大提高,尤其对于2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的识别,在信噪比较低的情况下,具有较好的识别效果.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)004【总页数】4页(P124-127)【关键词】调制识别;决策论;特征参数;信噪比【作者】冯晓东;曾军【作者单位】重庆邮电大学电信业务支撑系统研究所,重庆400065;重庆邮电大学电信业务支撑系统研究所,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN911.3随着通信技术的发展,无线通信环境日益复杂,通信信号的调制制式也越来越趋于多样化和复杂化,通信信号调制识别显得尤为重要和迫切。

调制识别指的是在没有任何先验知识的前提下自动识别接收到的信号的调制方式。

目前,自动调制识别算法主要分为统计模式识别与决策论方法两大类[1-3]。

A.K.Nandi和E.E.Azzouz在文献[4～6]中采用传统决策论、神经网络等方法对模拟和数字信号进行分类识别,但结果表明只有在信噪比>10 dB时,识别效果才比较理想,而当信噪比<10 dB时,识别正确率会大幅下降。

文献[7～8]利用小波变换进行识别,算法复杂度高,需要信噪比>10 dB时,才能实现信号的调制分类。

文献[9]改进了传统决策理论算法所提取的特征参数,虽然算法复杂度与识别正确率都有所提高,但当信噪比≤5 dB时,正确识别概率会明显下降。

本文从提取特征参数的角度,提出4个计算量小、提取较方便的特征参数,基于决策论提出了一种数字调制信号识别方法,用以识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM这7种数字调制信号,并结合决策树分类器给出该识别方法的实现流程。