基于小波与模糊技术的通信信号自动调制识别研究与方法

本文主要探讨的是通信信号自动调制识别领域的关键问题，该领域是模式识别中的一个重要分支，随着通信技术的不断进步，信号复杂性和多样性显著增加，传统的识别方法面临挑战。识别通信信号不仅需要考虑多种调制类型，如幅度调制、频率调制、相位调制等，还要处理信噪比（SNR）变化带来的复杂性。由于无线信道传输会导致信噪比大幅波动，这可能导致即使在同一类信号中，不同信噪比下的特征提取也可能产生严重失真，增加了识别难度。 文章的核心贡献集中在以下几个方面： 1. 瞬时特征参数提取：作者针对噪声对信号识别的影响，研究了多种瞬时参数提取方法，包括小波脊、短时傅里叶脊、小波变换和自适应时频分析，旨在减少噪声干扰，提高特征参数的鲁棒性，使得信号特征对噪声具有更好的抗扰性。 2. 模糊特征选择：为了简化分类器设计并提升其性能，本文提出了一种基于模糊特征估计准则的新型特征选择策略，利用模糊遗传算法来寻找最优化的特征组合，从而降低计算复杂度，增强分类器的精度和效率。 3. 分类器设计：文章重点探讨了模糊神经网络分类器和模糊支持向量机（Fuzzy SVM）的构建，以及它们在应对大信噪比变化时的应用。特别地，作者提出了结合模糊积分和神经网络的组合分类器，以及基于模糊积分与SVM和类间距离与模糊神经网络的组合策略，以提高分类器的泛化能力和稳定性，确保在不同信噪比条件下都能有效地识别通信信号。 通过这些创新性的方法，本文的目标是解决通信信号识别中的挑战，提升识别准确性和鲁棒性，为实际通信系统的信号处理提供有效的解决方案。关键词“自动调制识别”、“瞬时特征参数提取”、“模糊特征选择”和“分类器设计”共同揭示了本文研究的主要关注点和核心内容。