【摘 要】
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调制信号方式识别技术是确保信号在通信系统中能够安全可靠通信的关键技术之一,在民用通信领域和军事通信领域都发挥着重要的作用。能够准确的识别出调制方式的类型并提取出相应的参数,对信号的解调提供有利的依据。根据目前面向5G通信调制信号的成熟使用,提出对5G通信常用的调制信号方式进行识别研究,研究的主要内容有如下几个部分:（1）采用π/2-BPSK、QPSK、16QAM、64QAM、256QAM 5种5G
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调制信号方式识别技术是确保信号在通信系统中能够安全可靠通信的关键技术之一,在民用通信领域和军事通信领域都发挥着重要的作用。能够准确的识别出调制方式的类型并提取出相应的参数,对信号的解调提供有利的依据。根据目前面向5G通信调制信号的成熟使用,提出对5G通信常用的调制信号方式进行识别研究,研究的主要内容有如下几个部分:（1）采用π/2-BPSK、QPSK、16QAM、64QAM、256QAM 5种5G常用的调制信号作为研究对象,根据信号的调制原理图和公式对信号样式进行建模和仿真,分析信号的时域特征。（2）研究了基于支持向量机的调制信号方式识别算法,选择合适的核函数对调制信号小样本进行测试,验证在小量样本中支持向量机算法对于通信调制信号类型识别的适用性。使用星座图特征提取的支持向量机算法仿真,相对于利用Alex Net卷积神经网络识别算法,该算法具有更好的准确识别率。（3）针对支持向量机相关参数选择困难的问题,选用改进粒子群算法对支持向量机的参数进行寻优,构造出改进PSO-SVM分类器。利用小波变换特征提取方式对通信调制信号样式进行特征提取,对支持向量机随机选择参数和经过改进的PSO算法优化后得到的参数进行仿真对比,实验表明:通过改进粒子群优化过的分类器性能上有所提升。
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