自适应级联模糊推理调制识别算法研究

"基于自适应级联模糊推理的调制识别算法" 本文主要介绍了一种针对非平稳数字调制信号的新型调制识别方法——基于自适应级联模糊推理的调制识别算法。调制识别是通信领域中的一个重要课题，尤其在现代无线通信系统中，能够准确识别不同类型的调制方式对于信号处理和通信系统的性能至关重要。 首先，针对非平稳的数字调制信号，文章提出了一个新的特征提取方法，即高阶交叉累量（High Order Cross Cumulant，HOCC）。这种方法能有效捕捉信号的时间和频率特性，即使在信号变化剧烈的情况下也能提供稳定且有区分性的特征。 其次，文章引入了神经网络的学习机制来实现自适应模糊推理调制识别器的非线性动态建模。神经网络以其强大的非线性映射能力，能够适应复杂信号的特性，通过学习过程调整权重和结构，以适应非平稳信号的变化。 接着，作者采用了分层决策的级联结构，这种结构可以逐步细化识别过程，提高特征与识别器的匹配程度，减少隶属度函数和模糊规则的冗余。级联结构使得系统能够逐步排除错误的可能性，提高识别的准确性。 此外，为了进一步优化识别性能，文章提出根据特征样本的大致分布构建级联模糊神经网络系统，这个系统蕴含了初步的经验，使得知识推理结构更加明确和可控。通过样本训练，系统可以自适应地调整结构参数，进行逼近和优化，从而提高识别的精度和效率。 仿真实验结果显示，该系统在信噪比较大的环境下具有更好的稳健性，其识别率和效率相较于传统的神经网络识别器和模糊识别器有显著提升。这表明，基于自适应级联模糊推理的调制识别算法是一种有效的方法，特别适用于信道条件多变的通信环境。 关键词：调制识别，级联模糊神经网络，高阶交叉累量，模糊推理，自适应 中国图书馆分类号：TN971.1 文献标识码：A 这篇论文提出的算法结合了高阶统计特征、神经网络和模糊推理的优势，为非平稳数字调制信号的识别提供了新的思路，并通过实验验证了其在复杂环境下的优越性能。