徐 娜，高 勇

（四川大学 电子信息学院，四川 成都 610065）

对称混合信号单通道识别算法*

徐 娜，高 勇

（四川大学 电子信息学院，四川 成都 610065）

针对对称混合调制信号的识别问题，在单通道接收的条件下，对信号的频谱特性和幅度特征分析进行研究实现了10种双路对称混合信号的调制识别其中还包括性能优化的高阶APSK信号。首先提取8个特征参数，然后根据不同信号特征参数的差异设计分类决策树。仿真结果表明，该算法计算量小能同时适用于多种混合调制信号的识别，在信噪比大于10 dB的条件下，具有良好的识别性能。同时，该算法不需要先验知识避免了复杂的预处理过程且算法对信号定时、相位偏差和频偏不敏感，具有较好的鲁棒性。

对称混合调制信号识别；分类决策树；鲁棒性；信噪比

0　引 言

随着电磁环境变得越来越复杂密集，无线电侦察截获机接收到的信号可能不仅仅是一种信号，而是两种或两种以上的混合信号。混合信号单通道识别是混合信号单通道处理需首要解决的问题。因此，研究混合信号单通道识别具有十分重要的实际意义和应用前景。

传统单信号的调制识别算法可分为基于决策理论的最大似然估量法［1］和基于特征提取的统计模式识别［2-3］。其中，Dobre对各类典型调制识别算法进行了较为系统全面的分析［2-4］。 针对单通道条件下的混合信号识别，传统单信号的调制识别算法并不适用［5-6］。混合信号单通道识别分为对称混合信号识别和非对称混合信号识别，本文主要研究前者。……