自动调制方式识别是指该系统可以自动识别接收信号的调制方式。通过识别接收信号的调制方式,就可以选择适当的解调器破解出编码信息,因此自动调制方式识别被广泛的应用于军用通信以及民用通信。由于通信的不断发展,新的调制方式日益增多,信号传输环境愈来愈复杂,自动调制方式识别面临的挑战也愈来愈多。
　　针对高斯信道中调制方式识别率低、算法复杂的问题,本文提出了TFC-KNN算法,选用了两个瞬时特征参数分别用于MASK和MPSK的类内识别,一个高阶累计量参数用于类间识别和MFSK的类内识别,由于这三个特征参数的分离度大,能够有效的提高系统的识别性能;分类器是在传统的 K-NN算法的基础上进行了改进,减小了计算量,提高了识别效率。仿真结果证明,该算法计算量小,识别效果稳定,有利于工程实现。
　　以往的调制方式识别一般是基于高斯信道条件的,没有考虑实际通信过程中出现的信道衰落和码间干扰的问题,本文提出了一种在可以克服多径信道影响的自动调制方式识别算法。改进算法选用基于高阶累计量的特征参数;为了去除信道影响,选用了一种基于高阶矩的盲信道估计算法,这种算法能够有效去除多径信道对信号累计量的影响,估计出发射信号的高阶累积量;在分类器的选择上仍然沿用 K-NN分类器。仿真结果证明,本文提出的方法能够在多径信道下有效的提高识别率。