【摘 要】
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针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题，文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法。该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别，并引入了功率谱熵特征参数，可进一步实现对更多信号的类内识别。在信号类内识别方面，采用决策树分类方法，选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK
【机 构】
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中国电子科技集团第二十九研究所电磁频谱研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901408）～～；
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针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题，文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法。该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别，并引入了功率谱熵特征参数，可进一步实现对更多信号的类内识别。在信号类内识别方面，采用决策树分类方法，选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM}进行识别分类。蒙特卡洛实验结果表明，相较于现有的识别方法，文中所提出的方法增加了识别信号的种类，还提高了低信噪比情况下的信号识别准确率。
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