Signal-Modulation-Identification-Project

无线电信号调制识别项目 自动调制识别作为确保通信安全的关键技术之一，有着重要的军用和民用价值。针对低信噪比情况下，综合识别率较低的问题，本文提出一种基于高阶累积特征，结合稀疏自编码器与特征阈值判决的两阶调制识别模型。零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值等于0，因此引入高阶累积量作特征可使系统免受高斯白噪声的影响。高阶累积量组合得到高阶累积特征，充分利用其所携带的信息。稀疏自编码器作为分类器有利于微弱特征的表征。增加高阶累积特征阈值判决提高了MFSK与MQAM信号的类内识别率。对2ASK、4ASK、2FSK和2PSK等十类调制信号的仿真实验表明，所提算法综合识别效果较对比算法更好，且算法复杂度较低，为高阶累积量与深度学习在调制识别上的结合应用提供了新思路。