基于高阶累积量的数字调制信号智能识别技术

本文主要探讨了一种基于高阶累积量的数字调制信号识别方法。在通信领域，信号调制方式的自动识别对于信号检测、威胁分析以及频谱监测等任务具有至关重要的作用，尤其在非合作通信场景下，这一技术更是关键。传统的单一累积量识别方法存在识别范围有限和准确率不高的问题。作者针对这一挑战，通过利用信号的二阶、四阶和六阶累积量特征构建特征向量集合，实现了对MASK、MPSK、MSK、MQAM四类信号的类别间识别，同时也实现了2ASK、4ASK、8ASK、2PSK、4PSK、8PSK、2FSK、4FSK、8FSK、4QAM、16QAM和64QAM等各类数字调制信号的内部识别。 实验在Matlab环境中进行，结果显示，当信噪比大于5dB时，该方法的识别率可达到90%以上。这种高阶累积量的方法克服了低阶累积量易受噪声干扰的缺点，提高了信号识别的稳定性和精度。它不仅提升了信号分析的效率，还为实际应用中的信号分类提供了有力工具，如无线通信系统中的信号鉴别，雷达和卫星通信中的信号类型确认等。通过高阶累积量的特性，能够提取出更多的信号特征信息，从而增强信号模式的区分度，这对于复杂通信环境下的实时监控和安全防范具有重要意义。因此，基于高阶累积量的数字调制信号识别方法是一项具有创新性和实用价值的研究成果。