通信信号调制识别：基于改进BP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学士学位论文" 通信信号的调制识别是通信领域的一个核心问题，对于通信侦察和电子战有着至关重要的作用。调制识别的目标是在复杂的通信环境中，尤其是在存在噪声干扰的情况下，无需预先知道信号的具体信息，通过对接收到的信号进行处理，准确判断出其采用的调制方式。这涉及到信号处理、模式识别以及机器学习等多个领域的知识。 本论文主要探讨了通信信号调制识别中分类器的设计，特别是利用神经网络作为分类工具。首先，论文概述了多种常见的调制类型，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QPSK、BPSK、QAM等数字调制方式。这些调制方式各有其独特的时域波形和频谱特性，是识别的基础。 其次，论文对神经网络分类器进行了详细介绍，神经网络作为一种模仿生物神经系统的计算模型，具有自我学习和适应能力，尤其适合处理非线性问题。在调制识别中，神经网络可以学习和捕捉信号特征，以实现有效的分类。论文特别关注了反向传播(BP)神经网络，这是一种广泛应用的训练算法，但其收敛速度较慢且容易陷入局部最优。因此，论文提出了改进的BP算法，旨在提高网络的学习效率和识别精度。 在实验部分，论文采用了时频分析方法提取信号特征，这些特征能够揭示信号在时间和频率域上的动态变化，是分类的重要依据。结合改进的BP算法，构建的神经网络分类器在不同信噪比条件下对多种调制信号进行了分类实验。实验结果表明，该分类器在较大的信噪比范围内能够实现自动识别，并且在收敛速度和识别误差上都有显著的提升，验证了改进算法的有效性。 总结来说，这篇学士学位论文深入研究了通信信号调制识别中的分类器设计，特别是在神经网络的应用上进行了创新，提高了调制识别的性能。这不仅对于理论研究具有重要意义，也为实际通信系统中的信号处理提供了实用的技术支持。关键词：调制识别；时频特征；神经网络；分类器设计；改进的BP算法