一种基于卷积神经网络的信号调制方式识别方法.pdf

一种新型的信号调制方式识别算法，唐文晟，，本文通过对信号调制方式的研究，提出一种新的信号调制方式识别算法。首先建立信号模型，识别的信号集合包括数字信号BPSK、QPSK、2FSK

网上目前能找到的基于MATLAB神经网络的调制方式识别只有那个识别六种信号的神经网络程序，我也下载研究了一下，发现其代码实现的功能是自己选择训练一组对单一信号的调制神经网络，之后再用同一个信号来验证。举个例子，其实现的效果就是我向神经网络训练2ASK信号，在用训练的2ASK检测，神经网络检测出输入的信号是2ASK信号。而我向里面输入2FSK信号用来检测便检测不出来，所以其实现的并不是我们希望神经网络实现的功能。而且我也对那个程序里面运行后的各种参数观察了一下，发现其实现的并不能区分不同信号的调制识别方式。与是我写了一个应用MATLAB神经网络对信号调制方式识别的程序，目前只是起步阶段，只实现了应用瞬时参数γmax来区分2FSK，2ASK的信号调制方式识别。目前测试是实现了我想实现的功能。这个程序设置的免积分可下载，希望各位志同道合和我一样的小白们一起共同进步，也希望大神们不吝指点。 通过MATLAB的神经网络函数，训练了一组通过瞬时参数γmax来区分2FSK，2ASK的信号调制方式识别。 .m文件sig_2ASK和sig_2FSK用来生成输入数据2ASK_train,2FSK_train和测试数据2ASK_test和2FSK_test,network_2ASK_2FSK是训练的神经网络，对训练好的神经网络保存命名为net，netout是应用训练好的神经网络对输入信号进行调制方式识别检测。 代码下载好直接运行netout就可看出实现效果。

详细讲解了MPSK信号调制方式识别与参数估计,信号调制方式的识别往往是以信号参数估计为前提的,载频是接收端进行调制信号解调的基础