通信信号自动调制识别的研 - 图文(3)

第二章是关于特征提取和特征选择方法的讨论。第一节讨论了常用的几种通信信号。第二节给出了本文所用到的十一个特征参数，并分析了特征参数随信噪比的变化情况。第三节提出了一种基于模糊遗传算法的特征选择的准则。

第三章着重讨论几种关于通信信号的瞬时参数提取的方法。基于短时傅里叶脊的瞬时参数提取方法和基于小波脊、小波变换的瞬时参数提取方法分别在第一、二节中讨论。第三节给出了一种基于Capon算法的自适应时频分析方法。

第四章是关于单个分类器设计方法的讨论。第一节讨论了神经网络分类器的设计方法。第二节给出了基于模糊逻辑和神经网络的模糊神经网络的设计方法。多类模糊支持向量机分类器的设计方法在第三节中讨论。

第五章介绍了组合分类器设计的方法。首先讨论了基于传统神经网络和模糊积分理论的组合分类器设计方法，然后提出了一种基于多类模糊支持向量机和模糊积分理论的组合分类器设计方法。最后给出了基于模糊神经网络和类间距离的组合分类器设计方法。

第六章总结全文。

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第二章 通信信号的特征提取与选择

在自动调制识别的研究过程中，直接从原始样本来进行分类是无目的的，这是由于对分类器来说，重要的不是一个模式的完整描述，而是导致区别不同类别模式的那些“选择性”信息的提取，也就是说，特征提取的主要目的就是尽可能集中表征显著类别差异的模式信息。另一个目的就是尽可能缩小数据集，以提高识别效率，减小计算量。

特征选择方法就是从给定的n维特征集中选择出数量为d(n>d)的一组能使分类器错误最小(称之为最优)的特征参数。为此有两个问题需要解决，一是选择标准，二是找一个较好的算法。

因此，本章首先简单讨论了几种常用的通信信号，然后给出了后面将要用到的十一种特征参数的提取方法，最后讨论一种基糊于模遗传算法的模糊特征选择方法。

2.1几种常用的通信信号

常用的通信信号主要有AM,FM,2ASK,2FSK,2PSK,4ASK,4PSK,4FSK,8ASK等九种信号。下面分别介绍[44][49]: （1）调幅信号AM

调幅信号的时域表达式可以写为

s(t)?A?1?mav(t)?cos?ct (2-1)

其中，v(t)为调制信号，ma为调制指数，它的范围在（0，1）之间，?c为载波频率。图2-1给出了调制信号为正弦信号,调制指数为0.6的AM信号时域图。

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第二章 通信信号的特征提取与选择

图2-1 AM信号的波形图

（2）调频信号（FM）

调频（FM）是载波的瞬时频率随调制信号成线性变化的一种调制方式，单音调频信号的数学表达式可以写为

sct?kf S(t)?A?co??????v?tdt() (2-2)

?0?t?式中，?c为载波角频率，v?(t)为调制信号，kf为调制指数。图2-2给出了FM的时域波形图。

图2-2 FM信号的波形图

（3）二进制振幅键控(2ASK)信号

2ASK信号可以表示为一个单极性脉冲与一个正弦载波相乘，即：

s(t)??anng(t?nT)cos(?ct) (2-3)

式中，g(t)是持续时间为T的矩形脉冲，an为信源给出的二进制符号0，1。图2-3给出了2ASK的时域波形图。

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图2-3 2ASK的时域波形图

（4）二进制频移键控（2FSK）信号

2FSK信号是符号0对载波角频率为?1，符号1对应载波角频率为?2的已调波形。它可以用一个矩形脉冲对一个载波进行调频实现，其表达式为

f(t)??anng(t?nT)cos(?1t)??anng(t?nT)cos(?2t) (2-4)

式中，an的取值为0，1，g(t)为矩形脉冲，an为an的反码，T为码元周期。图2-4给出了2FSK的时域波形图。

图2-4 2FSK的时域波形图

（5）二进制相移键控（2PSK）信号

2PSK方式是键控的载波相位按基带脉冲序列的规律而改变的数字调制方式。2PSK的信号形式一般表示为

S(t)??anng(t?nT)cos(?ct) (2-5)

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第二章 通信信号的特征提取与选择

式中，an的取值为-1，+1，即发送二进制符号0时，an取1，发送二进制符号1时，

an取-1。图2-5给出了2PSK的时域波形图。

图2-5 2PSK的时域波形图

（6）M进制数字振幅调制（MASK）信号

MASK信号比2ASK的信号传输效率更高。在相同的码元传输速率下，MASK信号和2ASK的带宽相同，2ASK的信道利用率最高为2b/(s?Hz)，MASK的信道利用率可超过2b/(s?Hz)。M电平调制信号可表示为

S(t)??anng(t?nT)cos(?ct) (2-6)

式中g(t)是持续时间为T的矩形脉冲，an为信源给出的M 进制符号0，1，?，M-1。图2-6给出了4ASK的时域波形图。

图2-6 4ASK的时域波形图

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