【摘 要】
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通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰识别、无线电侦听和信号监测等领域。自动调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估
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通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰识别、无线电侦听和信号监测等领域。自动调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。本文在前人工作的基础上，采用统计模式识别方案。设计了以高阶统计量为识别特征参数的分层结构神经网络分类器，通过大量的计算机仿真验证了该算法的性能，并考虑了观测数据长度对识别率的影响。本文同时研究了通信信号瞬时参数的提取和符号速率的估计，并对基于小波变换、分形维数方法的调制识别算法进行了初步研究。
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