基于特征提取的調(diào)制識別方法研究.pdf

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1、第26卷第2期甘肅科學(xué)學(xué)報VoI．26NO．22Ol4年4月JournalofGansuSciencesApr．2O14基于特征提取的調(diào)制識別方法研究何繼愛，劉歡，張璽君(蘭州理工大學(xué)計算機(jī)與通信學(xué)院，甘肅蘭州730050)摘要：基于特征提取的調(diào)制識別是通過分析信號在時域、頻域或其他變換域的差異來提取信號的特征并對信號進(jìn)行識別分類．針對調(diào)制信號載有信息的特點(diǎn)，從信號的瞬變信息、緩變信息以及提取方式等方面對特征提取方法進(jìn)行研究，并對一些經(jīng)典的信號特征以及基于時頻分析的特征進(jìn)行了分析，最后研究了兩種分類器(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于支持向量機(jī))在基于特征提取的調(diào)制識別領(lǐng)域的應(yīng)用．關(guān)鍵詞

2、：特征分解；瞬變信息；緩變信a-；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；支持向量機(jī)中圖分類號：TN91文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1004—0366(2014)02—0071一O5調(diào)制識別的目的在于將接收到的信號正確地歸1信號的歸一化特征分解人某一調(diào)制類型中，從而為信號的進(jìn)一步分析和處理提供依據(jù)．調(diào)制識別的一般過程為：①信號的獲信號的特征從某一個角度反映了信號的變化方取；②對信號進(jìn)行預(yù)處理，一般要完成頻率下變頻、式，要想全面的了解信號的變化，就要對信號進(jìn)行特同相和正交分量分解、載頻估計和載頻分量的消除征分解．信號的特征分解過程是將原信號g()投影等任務(wù)；③特征選擇和提取，從信號采樣數(shù)據(jù)集合中到較為關(guān)注

3、的坐標(biāo)上，即提取出該信號樣本的時域或變換域特征參數(shù)；④分類器的設(shè)計和分類決策，按照采樣信號的特征觀測C，一值的不同，將樣本信號分類．在信號處理領(lǐng)域，常用的統(tǒng)計特征有一階、二其中：／(z)為特征基函數(shù)；g(z)為原函數(shù)即原信階、高階和低階統(tǒng)計量以及循環(huán)平穩(wěn)特征、基于分形r號；I廠(z)g(z)dx為原信號在特征基上的投影；c理論的特征等．Azzouz等提出9個參數(shù)識別模擬√和數(shù)字調(diào)制信號．信號的譜特征也可以用于調(diào)制識為原信號在特征基上的歸一化投影．別，包括信號的頻譜、功率譜，Weaver等_2利用信號其中_廠(z)有兩種選擇方式：(1)給定基函數(shù)，的頻譜形狀識別USB、I

4、SB、CW、FSK、MFSK和基于這個基函數(shù)進(jìn)行特征分解，進(jìn)而進(jìn)行識別；(2)OOK等短波信號．在現(xiàn)代的調(diào)制識別研究中，基于原函數(shù)自身的某一特征作為基函數(shù)，進(jìn)行特征分解，模型的特征也被用作調(diào)制識別，XIFeng等口”3、陸識別調(diào)制信號．廠()的多樣性導(dǎo)致信號特征分解的明泉等分別研究了基于周期AR模型、向量AR多樣性，若-廠(z)為基于瞬變信息的線性函數(shù)，則該模型以及AR／GAR模型特征的調(diào)制識別算法．特征為瞬變信息的線性提取，否則，為瞬變信息的非我們將數(shù)據(jù)映射的思想引入到特征提取中，通線性提?。蝗魪S(z)為基于緩變信息的線性函數(shù)，則過映射來分析特征提取的方式．基于已有的

5、國內(nèi)外該特征為緩變信息的線性提取，否則，為緩變信息的研究成果，根據(jù)一個碼元內(nèi)信號特征變化的幅度，對非線性提?。卣魉崛〉男畔⒓捌涮崛》绞竭M(jìn)行分類，分別分2特征提取的方法為瞬變信息和緩變信息及線性提取和非線性提取方式，最后對分類器(支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器)2．1瞬變信息的特征參數(shù)在調(diào)制識別領(lǐng)域的應(yīng)用做簡單的綜述．調(diào)制信號的時域特征在相鄰碼元的跳變處發(fā)生收稿日期：2013-06～04基金項(xiàng)目：甘肅省科技基金計劃(12l2RJYAO33)作者簡介：何繼愛(1969一)，男，甘肅靖遠(yuǎn)人，副教授，研究方向?yàn)樽赃m應(yīng)信號處理、盲源信號分離．E一1TIail：liuhuan344

6、56@126．com72甘肅科學(xué)學(xué)報2014年第2期了較為明顯的變化，這種特征信息為瞬變信息．瞬變(P一[PL—P【，]／[PJ_+Pu])；信息具有時變特性，從信息隨時間的變化特征反映(3)二階累積量如相關(guān)函數(shù)，功率譜特征提信號的特征，包括幅度n()瞬變、相位(z)瞬變、頻取的為信號的緩變信息．率_廠(￡)瞬變，由瞬變信息可以直觀地識別信號．基于分形理論的調(diào)制識別利用分形幾何原理提基于瞬變信息的特征提取是將信號的變化信息取信號波形的幾何特征進(jìn)行識別【L．常用的分形投影于瞬變信息的方向上，由這些瞬變信息分析各維數(shù)有Hausdorff維數(shù)、自相似維數(shù)、盒維數(shù)、信息信號間的

7、不同，基于瞬變信息的特征提取有以下幾維數(shù)、關(guān)聯(lián)維數(shù)等．個參數(shù)：(1))，提取的是瞬時幅度譜密度的最大值2．3時頻分布的特征參數(shù)(7?一max1DFT(())j／N)，提取方式為線時頻分析所提取的特征是基于時頻聯(lián)合域的特性提取；(2)、ill是基于高階累積量“()和征，先通過時頻變換得到信號在時頻聯(lián)合域的分布，，’4N(f)所構(gòu)造的(二==E{n(f))／{E{口(￡)}}，再對信號進(jìn)行特征提?。@類特征有瞬變信息，也有j一E{，(￡)}／{E{(￡)}})，提取方式為非線性緩變信息，提取方式大部分情況下為非線性提?。诂F(xiàn)代通信領(lǐng)域中，通信