基于神经网络的调制识别算法的研究

摘要

针对非平稳、大信噪比(SNR)变化的调制信号，提出了一种基于神经网络的信号调制方式识别算法。该算法利用小波变换，并结合矩阵代数中的奇异值分解从调制信号的瞬时参数组成的特征矩阵中提取出信号的特征值，然后用有监督训练的误差反向传播神经网络(BPNN)作为分类器，实现了信号调制方式的自动识别。以FSK、PSK信号的类内识别为例，仿真结果证明了此方法的可行性。