通信信号调制类型的分类识别
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通信中数字调制信号自动识别算法页数:5
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浅析通信信号调制识别方法页数:3
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通信信号数字调制方式自动识别算法研究页数:5
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短波通信中的数字调制信号识别页数:6
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常用通信信号的调制方式识别研究
述 共 信 道 多信 号 与 非 理 想信 道 的调 制 方 式 的识 别 。
关键词 ： 调制方式 ； 信 号； 统计识别 ； 决策识别
人 们平时在对 信息的通道进行 传输时候 ， 强调其 准确性 、 安全 程 的质量 ， 导致其失败 。 １ ． ２决策模式识别 方法 性、 及时性 ， 某种 意义上来看极大地为人们提供了便利。 作为一种信 息的传输载体 ， 信号 只能在有线 的信 道里完成传输 工作 ， 却不能将 决策理论识别方法是指通过假设检验理论的基础作用实现 ， 从 其置于无线信道里完成 。 因此 ， 如果要实 现信号 的无线传输 ， 需要借 而建立 的一整套识别方法 。它的主要优点在于 ： 具有 系统化 的理论 可 以支持贝 叶斯用 最小误判 的代价取得 最大结果 ， 同时 助调制解调技术 ， 通过虚拟化 、 数字化等方式 的调制 ， 接收设备方在 基础体 系 ， 信号解调过程里正确完成解调后才能识别正确 的信息 ， 从而获取信 能够利用识别性能理论曲线进行识 别。对于低信 噪 比下的信息 ， 可 息。 熟悉信 号的调制方式 、 了解参数是解调过程里 主要 的步骤 。 信号 以进行 合理的计算 ， 从而强化信 息 ， 可 以在 非理想信道 的现象 中维 与信号之 间不 同的特征导致调制方式不 同， 在实现调制识别时依靠 持识别性能状况 。缺点在于 ： 识别过程 中， 运算的推导相当繁琐 ， 信 程序复杂 ， 很容 易造成模型和信道特征脱节 。 信号参数 、 调制方式进行识别 ， 然后进行准确 的信号分析处理环 节。 息处理量庞大 ， 随着 通信技术 Ｅ ｔ 臻成 熟 ， 无 线通信变 为了可能 ， 这适 应 了当前 复杂 ２非理想信道 、 共信道 多信号调制识别 的通信环境 。因此无论是 民用通信 、 军用通信 ， 如何能够快速识别 ， 非理想信道是指信息在传输 中由于传输 的特 征不 同 ， 最终信道 这是 当下领域 内最为热议的话题。 涉及 到很 多复杂因素 的通信信号 出现不同程度的信息 衰退 。 比 如传输 中电子反射所形成 的噪声等干 调制方式 的识别 ， 是一种 比较典 型的识别模 式。随着通信技术 日趋 扰因素都会 导致 非理性信道现象 的发生 。 同时在无 线通信 的 日渐发 传输 的频段 也越来越少 ， 这就对非理 性信道 的出现概率 完善 ， 原有 的信号调制方式不再单一 ， 呈现多样化特点 ， 像我们平 日 展趋势下 ， 而共信道多信号调制识别是 指同一个信道里 生活里 的诸多需求不能依靠传统识别办法来解决 ， 于是关于新型信 增多具 有一 定的影 响。 号识别 的研究遇到了挑战 ，本文通过介绍统计模式的识别方法 、 决 具有多个类 似的信号识别 。 它 的出现对于单信号调 制识别算法会起 对数据的监测会有 损失 ， 因此 不建议单独运用 。 最好 策模式 的识 别方法 的分析 ， 研究 其优缺点 ， 进一步 阐述共信道 多信 到结果 的干扰 ， 的办法 是在其他域 内使用 。 一般包括 ： 直接特征提取 中， 按照较强信 号与非理想信道的调制方式的识别。 １ 数 字 调 制 识 别 方 法 号的特 征域来使用 ； 依照盲源分离 ， 把多信号变成单信号 。 综 上所述 ，我 国 目前在调制识别方 面已经取得 了一定 的成 就。 许多的不可测信号的出现 ， 要想依靠人工识别方 式来 进行识别 但 随着进一 步的研究 ， 我们相信 未来 不太现实。因此按照信号频谱存 在的差别 ， 研发成功 一种 自动调制 虽 然 目前仍然 面临许多 困难 ， 技术 ， 进而解决 了传统 的依靠人工识别 的不 足之处 。它和传统信号 调制识别方法会有更大 的应用空间 。 参 考 文 献 识别方式相 比， 成本 比较低 、 对于外 界的不可测 的抗 干扰元素识 别 １ １ 李磊． 移动互联 网业务识别方法研 究【 Ｊ 】 ． 移动通信 ， ２ ０ １ ２ （ Ｓ １ ） ． 能力强 ， 抵抗能力强 ， 再加上其对计算 机领域 、 数字智 能信 号处 理方 『 面以及微芯片技术运用领域具有 极强的实践作用 ， 因此 目前看 来具 【 ２ 】 李燕京． 手机被盗号的 ６ 种 识别方法［ Ｊ 】 ． 质 量天地 ， ２ ０ ０ ３ （ ４ ） ． 有推广价值。 总的来 说 ， 自动调制识别方法包括决 策模式识别 、 统计 『 ３ １ 郑全逸． 一种 实模 态参数的时域识别 方法【 Ｊ 】 ． 振动与 冲击 ， １ ９ ８ ８ （ １ ） ． ｆ ４ １ 常青． 只测 角两站被动 定位 系统 中虚假 定位 点的识 别方法研 究［ Ｊ 】 ． 模式识别。 国防科技 大学学报 ， １ ９ ９ ３ （ ３ ） ． １ ． １统计模式识别方法 ５ １ 李剑 ， 郭 晓静 ， 李 美云 ， 等． 基 于统计 和加权 的提 高击键认证 识别 统计模式识 别方法是 以统计识 别理论作 为基础发 展 出来 的一 『 英文 ） 『 Ｊ １ ． 中国通信 ， ２ ０ １ ２ （ ７ ） ． 种识别方式 。它主要包 括信号预处理 、 特征提 取 、 分类识 别几个 环 方法（ ６ １ 张宏 苏． 通信信号的调 制识 别技 术综述［ Ｊ 】 ． 科技 资讯 ， ２ ０ ０ ７ （ ２ ０ ） ． 节。 这几个环节相互作用 ， 缺一不可 。 信号预处理是指对于提供的数 『 ７ ］ 熊美英 ， 李迟 生， 戴仁林． 通信信 号调 制识 别方法研 究［ Ｊ ］ ． 现代 电子 据进行准确 化处理 ， 同时对下一 步的提取特征 打好 基础 ， 工作 流程 『 主要包括 载频估计 、 去除载频分 量痕迹 、 频率下变频 、 同相 、 正交 分 技 术 ， ２ ０ ０ ７ （ １ ５ ） ． ８ ］ 李辉 ， 崔琛 ， 余剑． 通信信号模拟调制 方式 自动识 别研 究【 Ｊ 】 ． 微计算 量分解等步骤 ，主要是 利用数字 调制 或者中频上统计信号频次 、 脉 ［ 冲、 相位 ， 所 以在进行 多信 道多次 发射 时 ， 根 据采 取信号分 离 的手 机 信 息 ， ２ ０ ０ ７ （ ３ ０ ） ． 段， 进而完成调制识别过程 ， 同时也能确保信号 的唯一性 。 预处理作 为根本 ， 才能将 特征提取时控制 、 收集 变换信号里存在 的时特征 和 域特征。 完后特征提 取的步骤后 ， 才能进行分类识别环节 ， 分类识别 环节注意要确立判 决依 据、 筛选适合的识别分类器 。 统计 模式识别 方法具有 明显 的优缺点 。 首先 ， 其优点在于 ： 预处 理环节使用方便 ， 快捷 ， 在进行理论性 分析的时候 比较容易 ， 尤其对 于高信 噪 比时信号特征 的采用 ， 适合于许多类 型 、 因此 提取起来 比 较方便 。而识别性能具 有最精准的算 法 ， 几乎和理论 的算计保 持一 致， 误差很少 ， 对于许多预处理准确度不够的处理 ， 可 以很好 的进行 弥补 。以上是 它的优点 。其缺点在于 ： 对于识别框架的实践运用 ， 理 论 支持 的程度很低 ， 同时在 进行计算时候 ， 其算法依 据 的识别 体系 相对 繁琐 ， 如果受到 噪声 干扰 ， 算法识别结果 和效 率会受 到 比较大 的干扰 ， 最后 ， 特征火灾信道如果出现问题 ， 大多数时候会影响到工
关键词 ： 调制方式 ； 信 号； 统计识别 ； 决策识别
人 们平时在对 信息的通道进行 传输时候 ， 强调其 准确性 、 安全 程 的质量 ， 导致其失败 。 １ ． ２决策模式识别 方法 性、 及时性 ， 某种 意义上来看极大地为人们提供了便利。 作为一种信 息的传输载体 ， 信号 只能在有线 的信 道里完成传输 工作 ， 却不能将 决策理论识别方法是指通过假设检验理论的基础作用实现 ， 从 其置于无线信道里完成 。 因此 ， 如果要实 现信号 的无线传输 ， 需要借 而建立 的一整套识别方法 。它的主要优点在于 ： 具有 系统化 的理论 可 以支持贝 叶斯用 最小误判 的代价取得 最大结果 ， 同时 助调制解调技术 ， 通过虚拟化 、 数字化等方式 的调制 ， 接收设备方在 基础体 系 ， 信号解调过程里正确完成解调后才能识别正确 的信息 ， 从而获取信 能够利用识别性能理论曲线进行识 别。对于低信 噪 比下的信息 ， 可 息。 熟悉信 号的调制方式 、 了解参数是解调过程里 主要 的步骤 。 信号 以进行 合理的计算 ， 从而强化信 息 ， 可 以在 非理想信道 的现象 中维 与信号之 间不 同的特征导致调制方式不 同， 在实现调制识别时依靠 持识别性能状况 。缺点在于 ： 识别过程 中， 运算的推导相当繁琐 ， 信 程序复杂 ， 很容 易造成模型和信道特征脱节 。 信号参数 、 调制方式进行识别 ， 然后进行准确 的信号分析处理环 节。 息处理量庞大 ， 随着 通信技术 Ｅ ｔ 臻成 熟 ， 无 线通信变 为了可能 ， 这适 应 了当前 复杂 ２非理想信道 、 共信道 多信号调制识别 的通信环境 。因此无论是 民用通信 、 军用通信 ， 如何能够快速识别 ， 非理想信道是指信息在传输 中由于传输 的特 征不 同 ， 最终信道 这是 当下领域 内最为热议的话题。 涉及 到很 多复杂因素 的通信信号 出现不同程度的信息 衰退 。 比 如传输 中电子反射所形成 的噪声等干 调制方式 的识别 ， 是一种 比较典 型的识别模 式。随着通信技术 日趋 扰因素都会 导致 非理性信道现象 的发生 。 同时在无 线通信 的 日渐发 传输 的频段 也越来越少 ， 这就对非理 性信道 的出现概率 完善 ， 原有 的信号调制方式不再单一 ， 呈现多样化特点 ， 像我们平 日 展趋势下 ， 而共信道多信号调制识别是 指同一个信道里 生活里 的诸多需求不能依靠传统识别办法来解决 ， 于是关于新型信 增多具 有一 定的影 响。 号识别 的研究遇到了挑战 ，本文通过介绍统计模式的识别方法 、 决 具有多个类 似的信号识别 。 它 的出现对于单信号调 制识别算法会起 对数据的监测会有 损失 ， 因此 不建议单独运用 。 最好 策模式 的识 别方法 的分析 ， 研究 其优缺点 ， 进一步 阐述共信道 多信 到结果 的干扰 ， 的办法 是在其他域 内使用 。 一般包括 ： 直接特征提取 中， 按照较强信 号与非理想信道的调制方式的识别。 １ 数 字 调 制 识 别 方 法 号的特 征域来使用 ； 依照盲源分离 ， 把多信号变成单信号 。 综 上所述 ，我 国 目前在调制识别方 面已经取得 了一定 的成 就。 许多的不可测信号的出现 ， 要想依靠人工识别方 式来 进行识别 但 随着进一 步的研究 ， 我们相信 未来 不太现实。因此按照信号频谱存 在的差别 ， 研发成功 一种 自动调制 虽 然 目前仍然 面临许多 困难 ， 技术 ， 进而解决 了传统 的依靠人工识别 的不 足之处 。它和传统信号 调制识别方法会有更大 的应用空间 。 参 考 文 献 识别方式相 比， 成本 比较低 、 对于外 界的不可测 的抗 干扰元素识 别 １ １ 李磊． 移动互联 网业务识别方法研 究【 Ｊ 】 ． 移动通信 ， ２ ０ １ ２ （ Ｓ １ ） ． 能力强 ， 抵抗能力强 ， 再加上其对计算 机领域 、 数字智 能信 号处 理方 『 面以及微芯片技术运用领域具有 极强的实践作用 ， 因此 目前看 来具 【 ２ 】 李燕京． 手机被盗号的 ６ 种 识别方法［ Ｊ 】 ． 质 量天地 ， ２ ０ ０ ３ （ ４ ） ． 有推广价值。 总的来 说 ， 自动调制识别方法包括决 策模式识别 、 统计 『 ３ １ 郑全逸． 一种 实模 态参数的时域识别 方法【 Ｊ 】 ． 振动与 冲击 ， １ ９ ８ ８ （ １ ） ． ｆ ４ １ 常青． 只测 角两站被动 定位 系统 中虚假 定位 点的识 别方法研 究［ Ｊ 】 ． 模式识别。 国防科技 大学学报 ， １ ９ ９ ３ （ ３ ） ． １ ． １统计模式识别方法 ５ １ 李剑 ， 郭 晓静 ， 李 美云 ， 等． 基 于统计 和加权 的提 高击键认证 识别 统计模式识 别方法是 以统计识 别理论作 为基础发 展 出来 的一 『 英文 ） 『 Ｊ １ ． 中国通信 ， ２ ０ １ ２ （ ７ ） ． 种识别方式 。它主要包 括信号预处理 、 特征提 取 、 分类识 别几个 环 方法（ ６ １ 张宏 苏． 通信信号的调 制识 别技 术综述［ Ｊ 】 ． 科技 资讯 ， ２ ０ ０ ７ （ ２ ０ ） ． 节。 这几个环节相互作用 ， 缺一不可 。 信号预处理是指对于提供的数 『 ７ ］ 熊美英 ， 李迟 生， 戴仁林． 通信信 号调 制识 别方法研 究［ Ｊ ］ ． 现代 电子 据进行准确 化处理 ， 同时对下一 步的提取特征 打好 基础 ， 工作 流程 『 主要包括 载频估计 、 去除载频分 量痕迹 、 频率下变频 、 同相 、 正交 分 技 术 ， ２ ０ ０ ７ （ １ ５ ） ． ８ ］ 李辉 ， 崔琛 ， 余剑． 通信信号模拟调制 方式 自动识 别研 究【 Ｊ 】 ． 微计算 量分解等步骤 ，主要是 利用数字 调制 或者中频上统计信号频次 、 脉 ［ 冲、 相位 ， 所 以在进行 多信 道多次 发射 时 ， 根 据采 取信号分 离 的手 机 信 息 ， ２ ０ ０ ７ （ ３ ０ ） ． 段， 进而完成调制识别过程 ， 同时也能确保信号 的唯一性 。 预处理作 为根本 ， 才能将 特征提取时控制 、 收集 变换信号里存在 的时特征 和 域特征。 完后特征提 取的步骤后 ， 才能进行分类识别环节 ， 分类识别 环节注意要确立判 决依 据、 筛选适合的识别分类器 。 统计 模式识别 方法具有 明显 的优缺点 。 首先 ， 其优点在于 ： 预处 理环节使用方便 ， 快捷 ， 在进行理论性 分析的时候 比较容易 ， 尤其对 于高信 噪 比时信号特征 的采用 ， 适合于许多类 型 、 因此 提取起来 比 较方便 。而识别性能具 有最精准的算 法 ， 几乎和理论 的算计保 持一 致， 误差很少 ， 对于许多预处理准确度不够的处理 ， 可 以很好 的进行 弥补 。以上是 它的优点 。其缺点在于 ： 对于识别框架的实践运用 ， 理 论 支持 的程度很低 ， 同时在 进行计算时候 ， 其算法依 据 的识别 体系 相对 繁琐 ， 如果受到 噪声 干扰 ， 算法识别结果 和效 率会受 到 比较大 的干扰 ， 最后 ， 特征火灾信道如果出现问题 ， 大多数时候会影响到工
通信调制方法
通信调制方法一、通信调制方法的概述通信调制方法是指在无线通信系统中，将信息信号转换为适合在信道中传输的信号的一种技术。
它通过对信号的幅度、频率和相位等参数进行调整，使得传输信号能够在噪声、衰减等信道环境下保持一定的可靠性。
通信调制技术在现代通信领域具有重要的研究和应用价值。
二、通信调制的基本原理1.调制的作用通信调制的主要作用有以下几点：（1）提高信号的抗干扰能力：通过调制，使信号在传输过程中具有较强的抗噪声、抗衰减能力，提高通信系统的可靠性。
（2）提高信道传输容量：通过对信号的调制，实现多路信号在同一信道中传输，提高信道传输容量。
（3）实现信号的远距离传输：调制后的信号具有较好的传输特性，可以在较长距离内保持信号的完整性。
2.调制的分类通信调制可以根据调制信号的类型分为以下几类：（1）模拟调制：采用模拟信号进行调制，如幅度调制、频率调制、相位调制等。
（2）数字调制：采用数字信号进行调制，如ASK（幅度键控）、FSK（频率键控）、PSK（相位键控）等。
3.调制方法的特点与应用不同类型的调制方法具有不同的特点和应用场景，以下简要介绍几种常见的通信调制技术：（1）幅度调制：优点是信号传输距离较远，抗干扰能力较强；缺点是频谱效率较低，适用于低速数据传输。
（2）频率调制：优点是频谱效率较高，抗干扰能力较强；缺点是信号传输距离较近，适用于高速数据传输。
（3）相位调制：优点是信号传输质量较高，抗干扰能力较强；缺点是频谱效率较低，适用于高精度通信系统。
（4）数字调制：优点是传输速率高，抗干扰能力强；缺点是对信号传输距离和信道条件的要求较高。
三、常见的通信调制技术1.幅度调制幅度调制是一种通过改变信号的幅度来实现信息传输的调制方法。
常见的幅度调制技术有：线性调制、平方律调制、高斯调制等。
2.频率调制频率调制是一种通过改变信号的频率来实现信息传输的调制方法。
常见的频率调制技术有：线性频率调制、指数频率调制、相位频率调制等。
鉴波调制分类
鉴波调制分类
电子乐中调制方式分类
按载波波形和调制方式分类
(1)直流载波：H7N0312AB载波不随时间变化而只随信息变化。
(2)交流载波：载波随时间周期变化。
连续载波（又称模拟调制）：调幅波、调频波、调相波、强度调制。
脉冲载波：脉冲调宽、调幅、调频和脉冲调位[脉冲调相或脉冲时间调制(PPM)]等形式。
按时空状态分类
(1)时间调制：载波随时间和信息变化。
(2)空间调制：载波随空间位置变化后再按信息规律调制。
(3)时空混合调制：载波随时间、空间和信息同时变化。
通信系统中调制分类的方法有哪些？
1）进行调制就是为了改变高频载波信号，使得信息寄托在载波信号的某一参量上，使信号携带信息和适合在信道中传输。
2）进行解调就是将调制的载波信号解调成基带信号
3）调制分类方法有——1振幅键控；2频移键控；3相移键控；4副载波调制。
分析卫星通信常用调制方式的自动识别
分析卫星通信常用调制方式的自动识别摘要：近年来，我国在卫星通信技术领域取得了长足的进步，其水平在国际上已处于领先地位。
因此，为进一步加强卫星通信的自动识别体系，本文将简要介绍卫星通信常用调制方式的自动识别流程及其频率特征与分类特征参数，并探讨特征参数的选取以及相应的识别与操作流程，从而推动卫星通信技术的进一步发展。
关键词：卫星通信；常用调制方式；自动识别最近几年，我国在卫星通信技术领域投入了更多的研发资源，卫星通信的调制方式正向更多多样性方式的过渡。
虽然通常会根据信号的时域和频谱特性来选择卫星通信的调制方式，但传统方法存在一定的限制，可能对卫星传输系统的正常运行和用户体验产生不利影响。
为了克服这些限制，需要探索更先进的调制方式以满足不断变化的通信需求。
1、卫星通信常用调制方式现状近年来，尽管我国在卫星通信技术的研发上取得了重大突破，但卫星通信领域在调制方式上仍面临着一些挑战。
其中包括在特征参数抽取过程中缺乏有效的筛选机制、单一算法无法满足多样化卫星通信特征参数的抽取需求，以及传统算法识别技术的局限性等问题。
在卫星通信系统中，特征参数提取的重要性不言而喻。
这些特征参数扮演着确保卫星通信系统正常运行的关键角色，因为它们直接影响到信号的质量、数据传输的效率以及通信的可靠性。
然而，特征参数提取过程中存在一系列挑战，需要克服。
首先，参数的筛选和提取往往面临复杂性和困难。
卫星通信系统需要满足多样化的通信需求，因此，选择适当的参数以满足特定要求可能变得相当具有挑战性。
这要求深入的分析和细致的选择，以确保所提取的参数符合实际需求。
其次，获取足够的先前信息以支持特征参数的准确性也可能是一个复杂的任务。
卫星通信系统的性能和调制特性受多种因素影响，而缺乏足够的先前信息可能限制了参数提取的精确性。
最后，在面对多样化的卫星通信类型时，采用单一算法进行特征参数提取的适用性可能受到限制，这可能导致卫星通信系统的调制失败。
然而，随着算法技术的不断进步，为卫星通信系统性能和可靠性提供了希望。
通信常用调制方法的基本原理
通信常用调制方法的基本原理篇11.引言：调制在通信中的重要性2.调制的基本概念与分类3.常用调制方法的基本原理3.1 幅度调制（AM）3.2 频率调制（FM）3.3 相位调制（PM）3.4 正交幅度调制（QAM）4.数字调制与模拟调制的比较5.结论：调制方法在通信系统中的应用与选择正文1.引言：调制在通信中的重要性在通信系统中，调制是将信息信号转换为更适合在信道中传输的形式的过程。
通过调制，我们可以将低频信息信号“搭载”在高频载波上，以提高信号的传输效率和抗干扰能力。
2.调制的基本概念与分类调制可分为模拟调制和数字调制两类。
模拟调制是用连续变化的信号去调制载波，而数字调制则是用离散的数字信号去调制载波。
3.常用调制方法的基本原理3.1 幅度调制（AM）幅度调制是通过改变载波的幅度来传递信息信号的一种调制方式。
其优点是简单、易于实现，但缺点是抗干扰能力差。
3.2 频率调制（FM）频率调制是通过改变载波的频率来传递信息信号的一种调制方式。
其抗干扰能力强，广泛应用于音频广播和无线通信等领域。
3.3 相位调制（PM）相位调制是通过改变载波的相位来传递信息信号的一种调制方式。
它具有良好的抗干扰性能和较高的频谱利用率。
3.4 正交幅度调制（QAM）正交幅度调制是一种将幅度和相位结合起来的调制方式，具有较高的频谱利用率和良好的抗干扰性能，广泛应用于现代数字通信系统。
4.数字调制与模拟调制的比较数字调制具有更高的抗干扰性能、更好的频谱利用率和更强的保密性，因此在现代通信系统中得到了广泛应用。
而模拟调制虽然实现简单，但在抗干扰性能和频谱利用率上存在局限性。
5.结论：调制方法在通信系统中的应用与选择在选择调制方法时，需要根据通信系统的具体需求、信道特性和干扰情况等因素进行综合考虑。
篇21.引言：调制在通信中的重要性2.调制的基本概念与分类3.常用调制方法的基本原理3.1 幅度调制（AM）3.2 频率调制（FM）3.3 相位调制（PM）3.4 正交幅度调制（QAM）4.数字调制与模拟调制的比较5.结论：调制方法对通信系统性能的影响正文1.引言：调制在通信中的重要性在通信系统中，调制是将信息信号转换为适合在信道中传输的形式的过程。
调制与解调的常用
调制与解调的常用
1调制与解调
调制与解调是通信中一项基本操作。
它指的是将易放大、可储存的模拟信号转换成可通过高频信号传输的数字信号的过程，以及将该数字信号重新转换成原有的模拟信号的过程。
在传输路上，数字信号经过调制和解调处理能够以更高的效率传输承载的信息。
2调制与解调的分类
调制、解调可以根据使用的信号来进行分类，目前常用的分类有三种，分别是模拟调制与解调、码制调制与解调和数字调制与解调。
3模拟调制与解调
模拟调制与解调是使用一个连续可变的信号来表示另一个连续可变信号，其常见的形式有：振幅调制、频率调制和相位调制。
4码制调制与解调
码制调制与解调是指将一定数量的信息比特组合成一个完整的单元，形成一种符号模式，由此构成拉普拉斯等几种信号。
5数字调制与解调
数字调制与解调是指将数字信号编码或解码，常用的有棋子码调制和多边形调制等。
以上就是调制与解调的常用方法介绍，以上三种方法在各自的领域都有着广泛的应用，各自的特点也不完全相同。
因此，不同的场合和应用，都要根据自己的实际情况来选择最合适的调制与解调技术。
可以帮助大家快速、有效的实现信息的传输，从而获得更好的效果。
一种调制信号分类识别方法
样式 就无 法 识 别 ，而 且 由于 信 号 经 过 传 输 信 道 后
调制方式 ，由此产生 出与敌方发射信号相关性最 强、干扰效果最佳 的信号 ，对敌方通信进 行干扰 ，
最终 达 到 通 信 对 抗 之 目的。 调 制 类 型 的识 别 可 以 分为 两类 ：类 间识 别 和 类 内 识 别 。类 间 识 别 指 在 不 同类调 制 方 式 之 间 的 识别 ，如 Ａ Ｋ，Ｆ Ｋ，Ｐ Ｋ Ｓ Ｓ Ｓ 等调 制方 式 之 间 的 识 别 。而 类 内识 别 指 同一 类 调 制方 式 内 的进 一 步 区分 ，如 Ｂ Ｓ Ｐ Ｋ，Ｑ Ｓ Ｐ Ｋ，８ Ｓ ＰＫ 等 的区分 。
会引起很大失真 ，正 确识别 的概率就很低 ，实 际 应用很受限制。在不知道任何先验信息的条件下 ，
对敌方 通信 信号 进 行 分析 识 别 和 特 征 提取 的过 程 ， 称之 为“ 侦察 ” 盲 。对 于截获 到 的信号 采用 盲识 别技
通信信号在传播过程 中受 到信道噪声 的污染 ， 接收到的信号是 时变 的、非稳定 的 。小波变换 具有时频局部性 和变焦 特性 ，其结 果体现为大量 的小波分解 系数 ，这些系数包含 了信 号本身大量 和多样的特征信息 ，因此特别适用 于非稳定信号
波神 经网络 的调制信 号分类识 别新方法。计 算机 仿真 结果表 明 ， 无噪 声情况 下，平 均识 别率在 ８ ％ 以上 ，某 在 ６ 些信 号识 别率甚至高达 ９ ％ ；在 有噪 声的情 况下 ，如果信 噪 比较 高 ，则信 号的平 均识别 率也能达 到 ８ ％左 右。 ９ ５
以上 结 果证 明 了该 分 类 方 法 的 可 行 性 。
维普资讯
电子科 技 ２０ ０ ７年第 ８期（ 总第 ２ ５期） １
调制方式 ，由此产生 出与敌方发射信号相关性最 强、干扰效果最佳 的信号 ，对敌方通信进 行干扰 ，
最终 达 到 通 信 对 抗 之 目的。 调 制 类 型 的识 别 可 以 分为 两类 ：类 间识 别 和 类 内 识 别 。类 间 识 别 指 在 不 同类调 制 方 式 之 间 的 识别 ，如 Ａ Ｋ，Ｆ Ｋ，Ｐ Ｋ Ｓ Ｓ Ｓ 等调 制方 式 之 间 的 识 别 。而 类 内识 别 指 同一 类 调 制方 式 内 的进 一 步 区分 ，如 Ｂ Ｓ Ｐ Ｋ，Ｑ Ｓ Ｐ Ｋ，８ Ｓ ＰＫ 等 的区分 。
会引起很大失真 ，正 确识别 的概率就很低 ，实 际 应用很受限制。在不知道任何先验信息的条件下 ，
对敌方 通信 信号 进 行 分析 识 别 和 特 征 提取 的过 程 ， 称之 为“ 侦察 ” 盲 。对 于截获 到 的信号 采用 盲识 别技
通信信号在传播过程 中受 到信道噪声 的污染 ， 接收到的信号是 时变 的、非稳定 的 。小波变换 具有时频局部性 和变焦 特性 ，其结 果体现为大量 的小波分解 系数 ，这些系数包含 了信 号本身大量 和多样的特征信息 ，因此特别适用 于非稳定信号
波神 经网络 的调制信 号分类识 别新方法。计 算机 仿真 结果表 明 ， 无噪 声情况 下，平 均识 别率在 ８ ％ 以上 ，某 在 ６ 些信 号识 别率甚至高达 ９ ％ ；在 有噪 声的情 况下 ，如果信 噪 比较 高 ，则信 号的平 均识别 率也能达 到 ８ ％左 右。 ９ ５
以上 结 果证 明 了该 分 类 方 法 的 可 行 性 。
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通信信号传输与调制技术解析
通信信号传输与调制技术解析随着科技的飞速发展，人们对通信技术的需求越来越高。
无论是电话、电视、互联网还是移动通信，它们的背后都有一个共同的基础，那就是信号传输与调制技术。
在本文中，我将详细解析通信信号传输与调制技术，并分步骤进行阐述。
第一步：信号传输的基本概念1.1 信号传输的定义：信号传输是指将信息从一个地方传送到另一个地方的过程。
1.2 信号传输的要素：信号源、传输媒介和接收器是信号传输的三个基本要素。
第二步：信号的调制技术2.1 调制技术的定义：调制是将低频信号转换为高频信号以便在传输过程中更好地传递的过程。
2.2 调制技术的作用：调制技术可以增加信号传输的距离、提高传输质量以及实现多路复用。
2.3 主要调制技术分类：a) 调幅（AM）调制：通过改变载波的幅度来传输信号。
b) 调频（FM）调制：通过改变载波的频率来传输信号。
c) 调相（PM）调制：通过改变载波的相位来传输信号。
d) 正交频分复用（OFDM）调制：将数据分成多个子信道，并在每个子信道上进行调制，提高频谱效率。
第三步：信道编码与解码技术3.1 信道编码的作用：信道编码可以提高信号传输的可靠性和抗干扰能力。
3.2 主要信道编码技术分类：a) 奇偶校验码：通过增加冗余比特来检测并纠正传输错误。
b) 带冗余校验码：通过增加冗余比特并进行纠错来提高传输可靠性。
c) 卷积码：通过相邻比特之间的编码冗余来提高传输可靠性。
3.3 信道解码的作用：信道解码可以将接收到的编码信号进行恢复，以便提取原始信息。
3.4 主要信道解码技术：Viterbi算法、译码算法等。
第四步：多址技术4.1 多址技术的定义：多址技术允许多个用户在同一时间和频率上进行通信。
4.2 多址技术的作用：多址技术可以实现多用户之间的并行通信，并提高通信系统的容量。
4.3 主要多址技术分类：a) 频分多址（FDMA）：将频谱分成多个频段，并让不同用户占据不同频段进行通信。
b) 时分多址（TDMA）：将时间划分成多个时隙，并让不同用户占据不同时隙进行通信。
数字通信信号自动调制识别技术
数字通信信号自动调制识别技术摘要数字通信信号自动调制识别技术是现代通信领域的重要研究内容，它用于自动检测数字通信系统中信号的调制类型。
本文首先介绍了数值通信信号的调制方式和数数通信信号调制识别的分类方法，接着详细介绍了数字通信信号的特征提取、分类器选择和性能评估等关键方面的研究进展。
本文最后针对现有研究中存在的问题提出了未来可能的研究方向。
关键词：数字通信，调制识别，特征提取，分类器，性能评估1. 引言数字通信是现代通信领域的重要组成部分，它在人类社会的发展中发挥着重要的作用。
调制是数字通信的基本技术，它将基带信号转换为一种适合于在信道上传输的模拟信号或数字信号，以提高信号传输的可靠性和传输速率。
目前，数字通信系统中常用的调制方式有ASK、FSK、QAM、PSK等。
调制方式的不同会影响传输速率、信号质量和系统复杂度等方面的性能。
数字通信信号自动调制识别技术是一种用于检测数字通信系统中信号的调制类型的方法。
自动识别数字通信信号的调制类型能够提高数据传输的可靠性和安全性。
这项技术被广泛应用于现代通信领域，如无线通信、卫星通信、雷达系统、语音识别等方面。
经过多年的发展，数字通信信号自动调制识别技术已经成为了一个成熟的技术。
本文将对数字通信信号自动调制识别技术进行详细介绍。
首先，我们将介绍数值通信信号的调制方式和数数通信信号调制识别的分类方法。
接着，我们将分别从特征提取、分类器选择和性能评估等方面对数字通信信号调制识别的关键技术进行讨论。
最后，我们将讨论数字通信信号自动调制识别技术所存在的问题，并提出未来可能的研究方向。
2. 数字通信信号调制方式数字通信信号的调制方式有多种，常见的调制方式有ASK、FSK、QAM、PSK等。
下面我们将介绍这些调制方式的基本原理。
2.1 ASK调制ASK调制是通过调制信号的振幅来传输数字信息的。
在ASK调制中，数字信号被转换为相应的基带信号，然后通过一个载波信号来进行调制。
通信原理中调制的方式
通信原理中调制的方式在通信原理中，调制是指将低频信号（也称为基带信号）通过改变高频载波信号的某些特征来实现信号传输的过程。
调制技术广泛应用于无线通信、有线通信以及广播电视等领域。
根据调制的方式不同，可以分为模拟调制和数字调制两类。
模拟调制是指将模拟信号经过调制器转换为模拟调制信号的过程。
常见的模拟调制方式有调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。
调幅（AM）是一种广泛应用于广播和短波通信的调制方式。
它是通过改变载波的振幅，将基带信号转换为调幅信号。
调幅信号的特点是频谱宽度较宽，抵抗干扰能力较差。
因此，在调幅信号的传输过程中会受到大气、电离层、多径传播等影响因素的干扰。
调频（FM）是一种基于频率改变的调制方式。
它是通过改变载波的频率，将基带信号转换为调频信号。
调频信号的特点是抗干扰能力较强，传输质量较好。
调频信号广泛应用于广播、电视和电话等领域。
调相（PM）是一种基于相位变化的调制方式。
它是通过改变载波的相位，将基带信号转换为调相信号。
调相信号的特点是抗干扰能力较强，频带利用效率较高。
调相信号广泛应用于雷达、导航系统等领域。
相对于模拟调制，数字调制是在数字通信系统中应用的一种调制技术，它将离散的数字信号映射到连续的模拟载波中，以进行高速数据传输。
常见的数字调制方式有ASK、FSK、PSK、QAM等。
振幅移键（ASK）是一种将数字信息转换为振幅的调制方式。
通过改变载波的振幅来表示数字信号的0和1。
ASK调制的优点是简单易于实现，但抗噪声和抗干扰能力较弱。
频移键（FSK）是一种将数字信息转换为频率的调制方式。
通过改变载波的频率来表示数字信号的0和1。
FSK调制的特点是频谱紧凑，抗干扰能力较强。
相移键（PSK）是一种将数字信息转换为相位的调制方式。
通过改变载波的相位来表示数字信号的不同状态。
PSK调制的特点是频带利用率高，但对相位偏移敏感。
正交幅度调制（QAM）是一种结合了ASK和PSK的调制方式。
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关键词：自动调制识别、瞬时特征参数提取、模糊特征选择、分类器设计
ABSTRACT
The classification of modulation types of communication signals is a problem of typical pattern recognition. It involves many perplexing and special factors. With rapidly developing of communication technology, the system and modulation manner of communication signals became more and more complicated and various, and circumstance of signals became increasing denseness. It results in that the routine methods and theory of recognition can hardly satisfy practical requirement and can`t effectively recognize for communication signals. So the strict demand has been presented for study on recognition of communication signals.
The main contribution of this dissertation includes three aspects. They are instantaneous feature parameters extraction, fuzzy feature selection and classifier design.
本文主要工作体现在瞬时特征参数的提取、模糊特征选择和分类器设计这三个方面。其创新之处在于：
1、研究瞬时参数提取的目的就是减少噪声对瞬时参数的影响，使基于瞬时参数提取的特征参数对噪声不敏感。本文主要研究基于小波脊、短时傅里叶脊的信号瞬时参数提取方法、基于小波变换的瞬时参数提取方法和基于自适应时频分析的瞬时参数提取方法。
Several valuable and important results which bring forth new ideas are achieved and listed as the following:
1. The goal of studying instantaneous parameters extraction is to reduce the noise influence of instantaneous parameters and make feature parameters extracted from instantaneous parameters insensitive to noise.This dissertation mainly study the extraction methods that arebuilton wavelet ridge, short timeFourierridge, wavelet
近几十年来人们在通信信号的识别方面作了大量有益的探索，提出了很多新思路和新方法，但是这些方法都是基于固定的信噪比，没有涉及信噪比变化时的信号识别问题。实际上，通信信号经过无线信道的传输，信噪比变化范围较大，通常在几分贝到几十分贝的范围内变化，这将导致从同一类信号的不同信噪比样本中提取的同一种特征有可能产生严重的畸变，相当于成倍增加了待识别信号的类别，使分类器的识别率降低。
2、为了简化分类器的设计，提高分类能力和效率，本文给出了一种新的特征选择准则，即基于模糊特征估计准则。用于寻找最优特征的算法采用模糊遗传算法。
3、为了改善分类器的推广能力，本文着重研究了模糊神经网络分类器和模糊支持向量机分类器设计方法。为了实现大信噪比变化范围内通信信号的有效识别，本文提出了基于模糊积分和神经网络的组合分类器设计方法，基于模糊积分和支持向量机组合分类器设计方法和基于类间距离和模糊神经网络组合分类器设计方法典型的模式识别问题，它涉及到很多复杂的特殊因素。随着通信技术的飞速发展，通信信号的体制和调制样式变的更加复杂多样，信号环境日益密集，使得常规的识别方法和理论很难适应实际需要，无法有效的对通信信号进行识别，这也给通信信号的识别研究提出了更高的要求。
For the last several decade years, the people have helpfully explored many methods of solving the question of recognition of communication signals. However these methods were presented in condition of fixed signal noise ratio(SNR),and did not involve the problem of signal recognition when SNR was changed. In practice, when communication signals are transmitted by wireless channel, the variation range of SNR is very large, and it is generally between several dB and several ten dB. The result is that the serious distortion of the same sort feature extracted from the different SNR samples for same type signals is caused. It is equal to increasemultiplytypes of the recognized signals, and the recognition probability of classification is reduced.
ABSTRACT
The classification of modulation types of communication signals is a problem of typical pattern recognition. It involves many perplexing and special factors. With rapidly developing of communication technology, the system and modulation manner of communication signals became more and more complicated and various, and circumstance of signals became increasing denseness. It results in that the routine methods and theory of recognition can hardly satisfy practical requirement and can`t effectively recognize for communication signals. So the strict demand has been presented for study on recognition of communication signals.
The main contribution of this dissertation includes three aspects. They are instantaneous feature parameters extraction, fuzzy feature selection and classifier design.
本文主要工作体现在瞬时特征参数的提取、模糊特征选择和分类器设计这三个方面。其创新之处在于：
1、研究瞬时参数提取的目的就是减少噪声对瞬时参数的影响，使基于瞬时参数提取的特征参数对噪声不敏感。本文主要研究基于小波脊、短时傅里叶脊的信号瞬时参数提取方法、基于小波变换的瞬时参数提取方法和基于自适应时频分析的瞬时参数提取方法。
Several valuable and important results which bring forth new ideas are achieved and listed as the following:
1. The goal of studying instantaneous parameters extraction is to reduce the noise influence of instantaneous parameters and make feature parameters extracted from instantaneous parameters insensitive to noise.This dissertation mainly study the extraction methods that arebuilton wavelet ridge, short timeFourierridge, wavelet
近几十年来人们在通信信号的识别方面作了大量有益的探索，提出了很多新思路和新方法，但是这些方法都是基于固定的信噪比，没有涉及信噪比变化时的信号识别问题。实际上，通信信号经过无线信道的传输，信噪比变化范围较大，通常在几分贝到几十分贝的范围内变化，这将导致从同一类信号的不同信噪比样本中提取的同一种特征有可能产生严重的畸变，相当于成倍增加了待识别信号的类别，使分类器的识别率降低。
2、为了简化分类器的设计，提高分类能力和效率，本文给出了一种新的特征选择准则，即基于模糊特征估计准则。用于寻找最优特征的算法采用模糊遗传算法。
3、为了改善分类器的推广能力，本文着重研究了模糊神经网络分类器和模糊支持向量机分类器设计方法。为了实现大信噪比变化范围内通信信号的有效识别，本文提出了基于模糊积分和神经网络的组合分类器设计方法，基于模糊积分和支持向量机组合分类器设计方法和基于类间距离和模糊神经网络组合分类器设计方法典型的模式识别问题，它涉及到很多复杂的特殊因素。随着通信技术的飞速发展，通信信号的体制和调制样式变的更加复杂多样，信号环境日益密集，使得常规的识别方法和理论很难适应实际需要，无法有效的对通信信号进行识别，这也给通信信号的识别研究提出了更高的要求。
For the last several decade years, the people have helpfully explored many methods of solving the question of recognition of communication signals. However these methods were presented in condition of fixed signal noise ratio(SNR),and did not involve the problem of signal recognition when SNR was changed. In practice, when communication signals are transmitted by wireless channel, the variation range of SNR is very large, and it is generally between several dB and several ten dB. The result is that the serious distortion of the same sort feature extracted from the different SNR samples for same type signals is caused. It is equal to increasemultiplytypes of the recognized signals, and the recognition probability of classification is reduced.