【摘 要】
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通信信号调制识别是通信信号接收处理的一个重要组成部分。其基本任务是对未知调制信号进行分析、判别和归类。通过对未知信号进行调制识别,可以更深入的了解信号的结构、属
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通信信号调制识别是通信信号接收处理的一个重要组成部分。其基本任务是对未知调制信号进行分析、判别和归类。通过对未知信号进行调制识别,可以更深入的了解信号的结构、属性等,并为信号的解调及分析提供参数依据,最终获得有用的信息内容。本文以粗糙集与神经网络为工具,对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK数字信号的调制识别为目的,开发了一个基于不完备决策表的变精度粗糙集与径向基神经网络(RBF)调制信号识别的原型系统。主要成果与创新点如下：1、将VPRS模型引入不完备模糊信息系统,对不完备信息系统的粗糙集理论进行扩充,使其更具一般性；2、研究了径向基函数神经网络的数字信号调制识别,并分析了其特性及优缺点；3、提出了变精度粗糙集与径向基函数神经网络相结合的数字信号调制识别算法,提高了识别的精度及泛化能力。
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