【基于神经网络的通信信号调制方式识别方法8300字（论文）】

基于神经网络的通信信号调制方式识别方法TOC\o"1-3"\h\u449第一章引言 14212第二章通信信号调制方式识别基础 2225002.1数字通信调制信号 2255182.1.1二进制频移键控2FSK 292022.1.2最小频移键控MSK 2231482.1.3四进制频移键控4FSK 3109042.1.4二进制相移键控BPSK 448582.1.5四相相移键控QPSK 5297192.1.6偏移四相相移键控OQPSK 5212872.1.7八相相移键控8PSK 5315342.1.8正交振幅调制信号QAM 636212.2数字处理基础 7256122.2.1离散傅里叶变换 7261412.2.2小波变换理论 710342.3本章小结 828562第三章通信信号调制方式识别方法 920483.1预处理 9278603.1.1零中心归一化 9139343.1.2功率谱幅度归一化 9107663.2调制信号特征参数提取 10296543.2.1归一化瞬时幅度功率谱密度 1099053.2.2零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差 1089523.2.3瞬时相位中心非线性分量的绝对值标准偏差 10243953.2.4瞬时相位直线值的中心非线性分量的标准偏差 1119953.2.5零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差 11253583.2.6功率谱谱峰中度参数 12193083.3本章小结 1231376第四章基于神经网络的通信信号调制方式识别方法 13287624.1BP神经网络的定义 1344934.2通信信号调制方式识别方法流程 14168204.3神经网络的选择 15239014.4本章小结 1711435第五章MATLAB仿真及验证 18143735.1仿真设计平台 18241185.2仿真和验证 1813428参考文献 24第一章引言数字信号处理或者自动控制原理这门课程中告诉我们，通过冲激函数和载波函数的卷积是可以用来复现原有函数的。因为计算机只能识别数字0和数字1，也就是说计算机只能识别数字0和数字1，于是数字调制也就是说，通过使用离散信号来进行表示出连续信号，当频率，幅值具有某种关系，就可以基本复现经过调制之后再进行解调的原有函数。在理解数字调制基本原理与方法的基础上，对于复杂的数字调制函数表达式，原则上遵从通过计算机和画图整合互动来建立起波形图，绝大多数情况下，得出的结果愈发准确，通过波形图可以看出其物理本质与规律性。近几年来，随着通信信号技术在电子行业的迅速发展，根据调制信号的分类，能够将其分为两种调制，分别是模拟调制和数字调制。整体而言，这两种调制方式也发生了改变，变得日益成熟，也越来越复杂化，由此客户的需求也开始增加了。数字信号大致可以分为幅移键控调制、频移键控调制、相移键控调制和正交幅度调制等信号。摘要中我们说过，数据传输量的增加，数据本身的幅值，数据安全的标准，都会影响信号调制的难度，也对数字调制方式识别的研究提出了更严格的要求。一般而言，通信信号是可以被不同调制信号的调制参数区分开，绝大多数情况下噪声都会影响信号的接收，为了能够准确接收到通信信号识别的内容，除了确保要有安静的环境，还需要确定调制方式以及调制参数，这些条件都能够优化对数字的分析和处理。在未知情况下，能够引导接收方对调制信号进行研究和处理。通过研究通信解调技术，再利用所学知识，对于通信解调方式进行改进，使得提升人们生活质量，社会科学进步，无论是哪个邻域，生活体验也好，学术研究也好，以及军用通信，医疗检测也罢，是本篇论文研究课题最大的意义。

第二章通信信号调制方式识别基础2.1数字通信调制信号探讨数字调制方式，简要说明2FSK、MSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、8QPSK和QAM这八种调制方式是如何产生的。2.1.1二进制频移键控2FSK数字频率调制别名又称数字频移键控，前面我们解释过了，通过离散信号进行传输连续信号，最后在通过解调还原出近似原有信号的离散信号，因为计算机只能识别数字0和数字1，也就说计算机只能识别离散信号。所以，FSK就是说，在处于相应的频率下，我们就可以通过FSK来传输数字信息。然后通过f1频率和f2频率的载波进行传输。载波频率f1是指调制信号“0”的已调波形，载波频率f2是指调制信号“1”的已调波形，用这两个调制信号交替输出。此时2FSK信号可以看成调整信号为0和1的两个2ASK信号的叠加。2FSK的时域表达式如下：(2-1)2FSK的频移带宽，，从中可以看出2FSK的带宽是2ASK的2倍，但2FSK的抗噪性比2ASK更好一点。2FSK信号的波形图如图2-1所示：图2-12FSK信号的波形图其中图2-1中，设定各个参数值为：f1=10HZ，f2=5HZ，码元数i=10，基带频率为2HZ。2.1.2最小频移键控MSKMSK也是一种2FSK的改进，是为了克服2FSK不连续的相位，以及占用频带宽，以及功率谱减慢的缺点。另一种说法就是MSK是二进制正交2FSK信号，主要特点是相位连续、包络恒定和占用带宽较小。MSK信号的表达式可以表示如下：(2-2)其中，，分为I路和Q路信号。MSK信号的波形图如图2-2所示：图2-2MSK信号的波形图2.1.3四进制频移键控4FSK多进制频移键控（MFSK）,是FSK信号方式的进一步扩展。其中M是指载波的频率可以有多种取值，即，N是输入调制器的比特数目，其中4FSK与2FSK的基本原理是相同的，4FSK信号是基于2FSK的推广，它是由基带信号控制4个频率不同的载波形成的。M取值4表示四进制码元，一个四进制码元用两个二进制码元组成。4FSK的时域表达式如下：(2-3)4FSK信号的波形图如图2-3所示：图2-34FSK信号的波形图其中图2-3中，设定各个参数值为：载波频率fc=10kHZ，采样频率fs=20kHZ，码元速率fd=1bit/s，信噪比S/N=20dB。2.1.4二进制相移键控BPSK二进制相移键控（2PSK）在专业术语中也可以称为BPSK，我们知道，只有正弦波可以来进行传输信息，这跟欧拉定理有很大的关系，还和傅里叶变换存在很大的关系，因为时序中信号都是纷繁复杂的，而在频域中分析信号是那么的显然。在载波信号中，相位为0移相的信号表示计算机可识别的1电平，相位为π移相的信号表示计算机可识别的0电平。相比于2ASK信号来说，带宽没有增加，但是抗噪性能要更好一些。BPSK的时域表达式如下：(2-4)BPSK信号的波形图如图2-4所示：图2-4BPSK信号的波形图其中图2-4中，设定各个参数值为：码元数i=10，载波频率fc=4HZ，码元速率fm=2bit/s。2.1.5四相相移键控QPSK多进制相移键控（MPSK），是可以用来表达M种不同载波相位，我们传递数字信息中，四进制绝对相移也被成为4PSK，是多进制相位调制中比较常用的一种方式。当M=4时，意味着调制方式是QPSK信号，是利用4种不同相位差的载波来传递数字信息，也可以被称为四进制绝对相移键控（4PSK），一个组合（00、01、10或者11）可能代表一种载波相位，这种方式跟BPSK调制信号基本相同。4PSK的时域表达式如下：(2-5)其中表示为输入信号控制的相位参数。由此可以看出，QPSK频带利率比BPSK系统提高了一倍。QPSK信号的波形图如图2-5所示：图2-5QPSK信号的波形图其中图2-5中，设定各个参数值为：其中载波频率f=20kHZ，码元速率Rb=20kHZ。2.1.6偏移四相相移键控OQPSKOQPSK是基于QPSK的进一步优化，有着几乎一样的相位关系，也是利用把输入码流分为两路，分别是I路和Q路信号，改良了QPSK的π的相位跳变，调制信号通过BPF后的包络起伏变小，性能因此改进了。然而当码元开始转变，相位也不连续，存在90°的相位跳变时，在一定程度上会影响高频滚降和频带。2.1.7八相相移键控8PSK8PSK也是MPSK的主要方式之一，8PSK主要是用载波8种不同的相位来传达数字信息，通俗得讲就是把载波相位的一个周期分成8等分，即8种相位，所以8PSK的每个符号可以编写3个比特（bits），已调波形相邻之间的相位差是π/4。将每个码元对应到每一个相位点上，例如（000）对应坐标为（0.924,0.383）。由此可以写出调制信号为：(2-6)8PSK信号的波形图如图2-6所示：图2-68PSK信号的波形图其中图2-6中，设定各个参数值为：抽样频率f=150HZ。8PSK的抗噪声能力比不过QPSK，但数据吞吐量更高。2.1.8正交振幅调制信号QAM在MPSK信号中，M取值越大，频谱利用率就越高，但是相邻之间相位的距离就变得小了，其中误码率就更难以保证。为了改变这一现状，改变M取值较大时的抗噪声性能，以及进一步提高频谱利用率，就开展出了正交振幅调制技术QAM。简单一句话来说，就是一种把ASK和PSK结合起来的调制方式。MQAM也可以看作是M进制振幅键控（ASK）信号之和，表达式如下：(2-7)其中，，和是离散振幅值。8QAM信号的波形图如图2-7所示：图2-78QAM信号的波形图2.2数字处理基础2.2.1离散傅里叶变换傅里叶分析的核心是离散傅里叶变换DFT，其离散的主要表现方式主要划分为时域和频域。对于时域和频域来说，其序列的长度是有限的，来源于连续傅里叶变换：(2-7)其中x(t)为时域连续信号。社会的不断发展，也存在了频域和时域都是离散周期的，由此也可以证明出频谱既有离散的也有周期的。离散傅里叶变换也可以定义为：(2-8)其中x(n)为离散信号，序列长度表示我N。离散傅里叶变换的功率谱表达式为：(2-9)在现实生活中，我们一般会用快速傅里叶变换方法计算傅里叶变换。2.2.2小波变换理论小波变换更适合用于探索调制信号的瞬时变换，因为通过分析可知，小波变换明显优于傅里叶变换。在任何一个空间，小波变换（CWT）的函数表达式为：(2-10)上述公式中，代表尺度因子，b代表平移因子，*代表共轭复数，其中可以通过平移和时间变换得到小波基函数，最终公式表达式如下：(2-11)连续小波变换主要包括5个性质，如下：线性：小波变换的多分量相当于各个小波变换的分量之和。平移不变性：倘若小波变换的一个函数为，则小波变换的一个函数为。伸缩共变性：倘若小波变换的一个函数为，则小波变换为。自相似性：关于尺度不同的参数，和尺度不同的参数b的小波变换，是自相似性的。冗余性：在这种小波变换中，函数的小波变换与小波变换的公式不是一一对应的，两者本质不用。2.3本章小结本章讲述了2FSK、MSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、8QPSK、QAM理论知识。首先简述了通信信号数字调制方式的产生，以公式和图的形式呈现。最后简单介绍了数字调制的基本方法，是离散傅里叶变换和小波变换理论，为下章节数字调制信号识别做铺垫。

第三章通信信号调制方式识别方法3.1预处理解调方式有很多种，具体来说，预处理，特征提取，以及分类识别是主要的三种类别。调制识别图如图3-1所示。如果想要预处理可以进行提高网络的速度，那么可以利用人工神经网络的输入信号。预处理方法有三种，一是正交化，指数据利用正交处理方法，可以减少数据输入的损失，一般涉及到函数prepca；二是标准化，是指将每组数据都换算成方差等于1，平均值等于0的数，一般涉及到函数是prestd；三是归一化，是指区间在（-1,1）的数据，涉及到函数是premnmx算法，本篇论文使用的是第三种方法。图3-1调制识别图3.1.1零中心归一化归一化通常来说就是指把信号控制在一定区间内，主要目的就是为了提供一个减少噪声干扰、信道衰落、降低调频和降低包络起伏影响的良好环境。本文在通信信号调制方式识别中为了降低信号频谱被包络起伏信号影响，利用在计算频谱之前，先对数字信号进行零中心归一化处理，其处理公式如下：(3-1)(3-2)(3-3)其中是指信号经过零中心归一化处理后得到的值，是指的瞬时幅度包络。3.1.2功率谱幅度归一化功率谱幅度归一化是归一化的另一种处理方法，特征参数提取之前，可以降低噪声对其的干扰。功率谱公式如下：(3-4)是指序列中的每一个值与最大值相除，得到的结果是。3.2调制信号特征参数提取类似于机器学习，通过特征提取，能够获取有用的数据信号。本节介绍的是数字解调方式中的特征提取，对于五个特征参数（）[5]而言，分别是归一化瞬时幅度功率谱密度（），零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差（），瞬时相位中心非线性分量的绝对值标准偏差（），瞬时相位直线值的中心非线性分量的标准偏差（），零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差（）。由此我们可以采用判决树的方法，识别4种主要的数字调制（2FSK、4FSK、BPSK、QPSK），可以在2ASK，4ASK的基础上与之相比较，在信噪比为5-20dB之间，识别率高于80%。根据本文研究内容选择和这两个特征参数。3.2.1归一化瞬时幅度功率谱密度参数能够划分开频移键控数字信号与其他数字调制信号，定义如下：(3-5)以上式子中，，为瞬时幅度。3.2.2零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差参数主要能够用来划分开2ASK信号和4ASK信号的。定义如下：(3-6)观察标准差，我们可以知道，得到零中心归一化瞬时幅度这个值，在进行取绝对值，得到的两个瞬时幅度。对于4ASK而言，，因此其绝对值就不是一个常数，3.2.3瞬时相位中心非线性分量的绝对值标准偏差参数能够划分开PSK和ASK信号。定义如下：(3-7)从3-7公式中看代表幅度判决门限值，是处理过后的瞬时相位中心非线性分量，，代表瞬时相位。3.2.4瞬时相位直线值的中心非线性分量的标准偏差参数也可以用来区分PSK和ASK信号。定义如下：(3-8)参数与参数区别就是是相位绝对值的标准差，参数是直接相位的标准差。3.2.5零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差参数能够划分开2FSK信号和4FSK信号。定义如下：(3-9)得到的，我们取到的瞬时幅度，得到归一化零中心值，对其取绝对值，也是一个常数。然后继续对4FSK计算，得到的数字仍然不是常数。也就是。从上面介绍的特征参数来看，可以明显区分开MASK，MFSK与MPSK调制信号，为了更方便、更直观的体现这种关系，可以换一个流程图体现，调制信号识别框图3-2如图所示：图3-2调制信号识别框图3.2.6功率谱谱峰中度参数参数可以用来区别FSK信号和PSK信号，定义如下：(3-10)以上式子中代表输入的功率谱序列，代表对应的坐标，即。3.3本章小结综上所述，我们一次介绍了，各种名词概念和各种计算公式，我们了解到了怎样处理几种特征参数，以及预处理，调制方式的介绍，为下面的理论分析奠定基础。

第四章基于神经网络的通信信号调制方式识别方法4.1BP神经网络的定义近些年来，很多科学家开始关于神经网络这一方面的研究，其中较为出名两个人是McCelland和Rumelhart，他们带领两个科学小组研究并提出了BP（BackPropagation）对于初学者而言，神经网络一定是炫酷高大的词语，仿佛机器具有了智慧，具有深度学习的功能。其实，自计算机发展以来，它只能识别数字0和数字1，而对于计算机而言，只能识别代码，神经网络模型也是一样，通过代码进行实现。对于BP神经网络而言，用处很广，本篇论文中可知，BP网络模型分为输入层，隐层，和输出层。中间还可以展开很多层，但是是能找到规律寻找，不是杂乱无章的。简单来说，就是我们在代码中实现这样的操作，通过某些的特征参数作为函数的入口参数传入，这个函数能够产生输出值，而这个输出值会与预先设定好的值进行比较处理，然后函数继续循环执行，循环进行分析输入进来的特征参数，最后获得我们想要的数据值，然后打印输出，这就是对于特征参数的学习，可以用代码实现。BP神经网络模型图如图4-1所示:图4-1BP神经网络模型图4.2通信信号调制方式识别方法流程数字调制流程如图4-2所示（1）信号建模因为本篇论文，只涉及到4PSK、4FSK、4ASK、2FSK、2PSK、2ASK这六种信号，因此，在信号建模中，对于这六种信号的的仿真来说显得至关重要。所以说，对于特征提取和分类器选择需要非常精确，最后通过对伪随机序列产生的样本进行分析。（2）噪声建模把最后产生的样本信号进行处理，针对不同信噪比的情况，添加高斯白噪声，让最后生成的样本信号更加接近真实值。（3）模拟采样为了最终数据的准确性和理论分析的严谨性，我们根据码元速率和载波频率，进行制定不同数据的采样，保证数据的真实性。（4）预处理也就是说，首先进行归一化处理，之后才能进行下一步操作。（5）参数提取根据第三章节提出的特征参数的算法，对每组样本数据分别计算4种特征参数，用于分类器的识别。（6）分类器建模本论文选用BP神经网络分类器对通信信号调制方式进行分类识别。（7）分类器识别将得到的参数输入神经网络模型，输入样本数据后，可以得到多组分类识别结果，对结果进行统计分析，可以得到不同信噪比情况下的识别率。数字调制流程图如图4-2所示：图4-2数字调制流程图4.3神经网络的选择MATLAB软件上含有神经网络模块，可以用matlab编程语言实现，用户在使用时可以根据不同功能调用不同的函数，但是他的基础知识还是神经网络的理论知识。本篇论文就是利用MATLAB软件来实现功能的，在仿真过程中，会用到MATLAB库函数，BP神经网络的函数如表4-1所示：表4-1BP神经网络的函数函数类型函数名称函数用途前向网络创建函数newcf创建级联前向网络newff创建前向BP网络传递函数purelin纯线性函数transigS型正切函数logsigS型对数函数学习函数learngdm梯度下降动量学习函数learngd梯度下降法的学习函数性能函数mse均方误差函数msereg均方误差规范性函数显示函数plotep绘制权值和阈值在误差曲面上的位置plotes绘制一个单独神经元的误差曲面plotperf绘制网络的性能errsuf计算单个神经元的误差曲面（1）BP神经网络创建函数newffnet=newff%创建一个BP神经网络net=newff（PR，[S1S2…SN1]，{TF1TF2…TFN1}，A，B，C）%PR是一个输入矩阵，[S1S2…SN1]代表神经元个数，{TF1TF2…TFN1}代表着传递函数，A是训练函数，B是学习函数（2）神经元的传递函数tansig%传递函数Value=tansig（N)）%传递函数常用的引用格式，N代表输入列向量，value代表函数的返回值范围在（-1，1）之间（3）BP神经网络学习函数Learngd%梯度下降权值学习函数[dW，ls]=learngd（W，P，Z，N，A，T，E，gW，gA，D，LP，LS）[db，ls]=learngd（b，ones（1，Q），Z，N，A，T，E，gW，gA，D，LP，LS）Info=learngd（code）（4）BP神经网络训练函数Train%神经网络系统最常用的函数[net，tr，Y，E，Pf，Af]=train（NET，P，T，Pi，Ai）[net，tr，Y，E，Pf，Af]=train（NET，P，T，Pi，Ai，VV，TV）%常用格式4.4本章小结本章介绍了通信信号调制方式识别研究的方法，首先叙述了BP神经网络的基本原理以及结构，然后简要叙述了调制方式识别方法的流程框架，让我们对整个系统的识别有了一个大致的了解，最后选择神经元网络，利用MATLAB环境里面的调用函数。第五章MATLAB仿真及验证5.1仿真设计平台MATLAB大家都很熟悉，在学校里都设有相关课程。具体来说，它主要用来实现数据处理的功能，而且它可以调用大量函数的接口，进行各种计算机语言的仿真。作为一种新的编程工具，MATLAB可以实现其他编程软件的绝大部分功能，展现出了便捷性和优越性。MATLAB软件有很多功能，例如它拥有强大的数据分析功能，同时也可以支持在不同条件下直接调用它本身自带的工具箱。同比其他类编程软件，利用MATLAB来实现我们所需要的功能，会大大降低开发周期、开发成本。如果我们能够在现有功能基础上逐步完善，那么最终程序所实现的功能会越来越准确、稳定。当然你想要程序使用效率更高的话，改良是必不可少的。MATLAB是MassWorks软件开发公司开发以数学工具为基础的软件，它能够提供简单的矩阵运算，又能同时把计算、数据处理、系统分析、图形显示和符号运行一体，功能相对来说比较齐全，也让可视化和编程成为一个简单易学的交互式工作环境。利用MATLAB可以设计出功能强大、美观、稳定可靠的高质量程序，这是面向工程与科学计算的高编程效率，高计算效率的高级编程语言。5.2仿真和验证根据前面的分析，可以通过MATLAB软件建立相应的数学模型进行仿真。首先在MATLAB软件中运行程序，在程序运行过程中，会弹跳出一个窗口，显示出这六种调制方式，可以根据自己需求查看识别情况，可六种调制方式选择图如图5-1所示：图5-1六种调制方式选择图（1）由于没有定性要求，在这里我按照图5-1给的调制顺序，选择第一个测试2ASK，单击2ASK后，然后matlab经过短暂的运行后，可以得出结果，则2ASK信号输入图如图5-2所示：图5-22ASK信号输入图接着点击2ASK信号，我们可以看到2ASK的识别率为98%，2ASK的识别率图如图5-3所示：图5-32ASK的识别率图（2）第二个选择测试2FSK，点击2FSK后，matlab经过短暂的运行后，得出结果，2FSK信号输入图如图5-4所示：图5-42FSK信号输入图接着点击2FSK信号，我们可以看到2FSK的识别率为96%，2FSK的识别率图如图5-5所示：图5-52FSK的识别率图（3）第三个选择测试2PSK，点击2PSK后，matlab经过短暂的运行后，得出结果，2PSK信号输入图如图5-6所示：图5-62PSK信号输入图接着点击2PSK信号，我们可以看到2PSK的识别率为84%，2PSK的识别率图如图5-7所示：图5-72PSK的识别率图（4）第四个选择测试4AFSK，点击4ASK后，matlab经过短暂的运行后，得出结果，4ASK信号输入图如图5-8所示：图5-84ASK信号输入图接着点击4ASK信号，我们可以看到4ASK的识别率为92%，4ASK的识别率图如图5-9所示：图5-94ASK的识别率图（5）第五个选择测试4FSK，点击4FSK后，matlab经过