基于特征提取的调制识别方法研究.pdf

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1、第26卷第2期甘肃科学学报VoI．26NO．22Ol4年4月JournalofGansuSciencesApr．2O14基于特征提取的调制识别方法研究何继爱，刘欢，张玺君(兰州理工大学计算机与通信学院，甘肃兰州730050)摘要：基于特征提取的调制识别是通过分析信号在时域、频域或其他变换域的差异来提取信号的特征并对信号进行识别分类．针对调制信号载有信息的特点，从信号的瞬变信息、缓变信息以及提取方式等方面对特征提取方法进行研究，并对一些经典的信号特征以及基于时频分析的特征进行了分析，最后研究了两种分类器(神经网络和基于支持向量机)在基于特征提取的调制识别领域的应用．关键词

2、：特征分解；瞬变信息；缓变信a-；神经网络；支持向量机中图分类号：TN91文献标志码：A文章编号：1004—0366(2014)02—0071一O5调制识别的目的在于将接收到的信号正确地归1信号的归一化特征分解人某一调制类型中，从而为信号的进一步分析和处理提供依据．调制识别的一般过程为：①信号的获信号的特征从某一个角度反映了信号的变化方取；②对信号进行预处理，一般要完成频率下变频、式，要想全面的了解信号的变化，就要对信号进行特同相和正交分量分解、载频估计和载频分量的消除征分解．信号的特征分解过程是将原信号g()投影等任务；③特征选择和提取，从信号采样数据集合中到较为关注

3、的坐标上，即提取出该信号样本的时域或变换域特征参数；④分类器的设计和分类决策，按照采样信号的特征观测C，一值的不同，将样本信号分类．在信号处理领域，常用的统计特征有一阶、二其中：／(z)为特征基函数；g(z)为原函数即原信阶、高阶和低阶统计量以及循环平稳特征、基于分形r号；I厂(z)g(z)dx为原信号在特征基上的投影；c理论的特征等．Azzouz等提出9个参数识别模拟√和数字调制信号．信号的谱特征也可以用于调制识为原信号在特征基上的归一化投影．别，包括信号的频谱、功率谱，Weaver等_2利用信号其中_厂(z)有两种选择方式：(1)给定基函数，的频谱形状识别USB、I

4、SB、CW、FSK、MFSK和基于这个基函数进行特征分解，进而进行识别；(2)OOK等短波信号．在现代的调制识别研究中，基于原函数自身的某一特征作为基函数，进行特征分解，模型的特征也被用作调制识别，XIFeng等口”3、陆识别调制信号．厂()的多样性导致信号特征分解的明泉等分别研究了基于周期AR模型、向量AR多样性，若-厂(z)为基于瞬变信息的线性函数，则该模型以及AR／GAR模型特征的调制识别算法．特征为瞬变信息的线性提取，否则，为瞬变信息的非我们将数据映射的思想引入到特征提取中，通线性提取；若厂(z)为基于缓变信息的线性函数，则过映射来分析特征提取的方式．基于已有的

5、国内外该特征为缓变信息的线性提取，否则，为缓变信息的研究成果，根据一个码元内信号特征变化的幅度，对非线性提取．特征所提取的信息及其提取方式进行分类，分别分2特征提取的方法为瞬变信息和缓变信息及线性提取和非线性提取方式，最后对分类器(支持向量机和神经网络分类器)2．1瞬变信息的特征参数在调制识别领域的应用做简单的综述．调制信号的时域特征在相邻码元的跳变处发生收稿日期：2013-06～04基金项目：甘肃省科技基金计划(12l2RJYAO33)作者简介：何继爱(1969一)，男，甘肃靖远人，副教授，研究方向为自适应信号处理、盲源信号分离．E一1TIail：liuhuan344

6、56@126．com72甘肃科学学报2014年第2期了较为明显的变化，这种特征信息为瞬变信息．瞬变(P一[PL—P【，]／[PJ_+Pu])；信息具有时变特性，从信息随时间的变化特征反映(3)二阶累积量如相关函数，功率谱特征提信号的特征，包括幅度n()瞬变、相位(z)瞬变、频取的为信号的缓变信息．率_厂(￡)瞬变，由瞬变信息可以直观地识别信号．基于分形理论的调制识别利用分形几何原理提基于瞬变信息的特征提取是将信号的变化信息取信号波形的几何特征进行识别【L．常用的分形投影于瞬变信息的方向上，由这些瞬变信息分析各维数有Hausdorff维数、自相似维数、盒维数、信息信号间的

7、不同，基于瞬变信息的特征提取有以下几维数、关联维数等．个参数：(1))，提取的是瞬时幅度谱密度的最大值2．3时频分布的特征参数(7⋯一max1DFT(())j／N)，提取方式为线时频分析所提取的特征是基于时频联合域的特性提取；(2)、ill是基于高阶累积量“()和征，先通过时频变换得到信号在时频联合域的分布，，’4N(f)所构造的(二==E{n(f))／{E{口(￡)}}，再对信号进行特征提取．这类特征有瞬变信息，也有j一E{，(￡)}／{E{(￡)}})，提取方式为非线性缓变信息，提取方式大部分情况下为非线性提取．在现代通信领域中，通信