利用遗传BP神经网络的调制识别新算法

摘要

cqvip:在非合作通信领域中通信信号调制方式的自动识别具有重要作用,如何在低信噪比下准确识别接收到的信号是这一领域研究的重点。针对这种情况,利用信号高阶累积量、瞬时幅度谱以及信号N次方非线性变换后的特征提取三个新的特征参数,并采用遗传算法优化的BP神经网络作为分类器,提出一种利用遗传BP神经网络的信号调制识别算法。仿真识别2FSK、BPSK、QPSK、UQPSK、8PSK五种通信中常用的调制信号。BPSK、QPSK信号在0dB时识别率可达到96%以上,其余信号在信噪比大于0dB时识别率均能达到85%以上。实验表明该算法在低信噪比下对上述信号具有良好的识别效果。