陈观业 侯 进 张 姬

(西南交通大学信息科学与技术学院 四川 成都 611756)

0 引 言

自动调制识别是信号检测和解调之间的重要中间步骤，在各种民用和军用应用中起着关键作用。对于民用应用，它用于频谱管理、信号确认和干扰识别；在军事应用中，它用于电子战、监视和威胁分析。目前传统的调制识别有两个主要的研究方向：基于最大似然的估计方法和基于特征工程的方法。文献[1]提出了一种用于连续相位调制的混合最大似然分类器。文献[2]结合连续相位调制分解和最大期望算法，提出信道参数可估计的连续相位调制信号似然函数方法。然而，最大似然算法同时有着较高的计算复杂度和需要较多先验信息的缺点，这成为该类方法应用的主要瓶颈。基于特征的调制识别算法则需要从数据中提取信号的时域特征或变换域特征，选取合适的分类器来完成信号的调制识别任务。文献[3]利用小波域中接收信号的循环平稳特征、估计的符号速率对接收的信号特征的直方图来识别调制类型。文献[4]使用输入信号的瞬时幅度作为特征向量对不同ASK信号进行分类，并使用8阶的高阶累积量对不同PSK信号进行分类。文献[5]结合离散小波变换和广义自回归条件异方差模型，对六种不同类型的数字调制进行识别。在分类决策中，传统的分类器包括随机森林[6]、多层感知器[7]和支持向量机[8]等。然而，上述调制识别方法很大程度上依赖于人工对信号特定特征的提取。……