通信信号调制识别：基于神经网络的分类器设计

"通信信号调制识别中的分类器设计" 通信信号调制识别是现代通信系统中的核心环节，尤其是在电子战和无线通信监测中扮演着至关重要的角色。调制识别技术能够帮助系统正确解析和理解接收到的信号，从而实现有效的通信管理和干扰控制。这篇毕业论文主要集中在通信信号调制识别中的分类器设计，特别是在复杂环境和噪声背景下，如何通过特征提取和分类算法来判断信号的调制类型。 论文首先介绍了几种常见的调制信号类型，包括模拟调制和数字调制，如幅度调制(AM)、频率调制(FM)、相位调制(PM)以及他们的数字变种，如QPSK(四相相移键控)、BPSK(二进制相移键控)等。这些调制方式在不同的应用中各有优缺点，其时域波形和频谱特性各具特点，这些特性为信号识别提供了基础。 接下来，论文深入讨论了神经网络作为分类器的应用。神经网络作为一种模仿生物神经系统的计算模型，具有强大的非线性问题解决能力，能自我学习和适应，这使得它在许多领域如销售预测、智能控制、图像处理和优化问题中都有广泛应用。在调制识别问题上，神经网络可以学习并理解信号的时频特征，从而对不同类型的调制信号进行有效分类。 论文还对传统的反向传播(BP)神经网络进行了分析，指出了其在训练过程中的不足，如收敛速度慢和容易陷入局部最优。为解决这些问题，作者提出了改进的BP算法，该算法旨在提高训练效率，减少收敛时间，并提高分类精度。 通过仿真实验，论文展示了提取的时频分析特征如何与改进的BP算法相结合，构建的神经网络分类器在不同信噪比环境下对信号进行自动识别。实验结果表明，这种分类器不仅能在较大的信噪比范围内工作，而且其收敛速度和识别误差都得到了显著改善，验证了改进算法的有效性。 关键词：调制识别；时频特征；神经网络；分类器设计；反向传播算法；通信信号；电子战；通信侦察 这篇论文的工作不仅为通信信号调制识别提供了新的方法，也为后续研究提供了理论基础和实践参考，对于提升通信系统性能和智能化水平具有重要意义。