高阶累积量与瞬时特征融合的通信信号调制识别方法

本文主要探讨了通信信号调制识别技术的研究，针对信号调制方式自动分类的问题，提出了一个创新的方法。该方法将高阶累积量与信号瞬时特征巧妙地结合起来，用于提取通信信号的特征参数。高阶累积量作为一种高级统计工具，能够在非最小相位系统、噪声环境下提供更丰富的信息，尤其在处理非高斯信号时，能够有效抑制高斯噪声的影响，从而提高信号识别的准确性。 传统的基于高阶累积量的识别算法虽然具有运算量小、易于实现的优点，但可能会因为不同调制方式信号的累积量参数相近导致识别困难。另一方面，基于信号瞬时特征的识别算法在一定程度上对噪声敏感，可能会影响识别精度。本文试图解决这些问题，通过结合这两种特性，设计出一种既能抵抗噪声又能有效区分各种调制方式（如AM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、16QAM）的新型特征提取策略。 实验结果显示，这种方法在模拟和数字通信信号的调制识别中表现出较高的识别率，特别是在不同信噪比条件下，这种结合策略显示出较强的鲁棒性和可靠性。这表明，将高阶累积量与瞬时特征相结合，能够提供更全面、更稳定的信号特征，从而显著提升通信信号的调制识别性能。 本文的主要贡献在于提出了一种高效且适应性强的通信信号调制识别技术，不仅适用于各类复杂通信环境，而且对于提高信号识别的准确性和抗干扰能力具有重要意义，对于通信系统的稳定运行和信息传输的高效保障具有实际价值。