基于高阶累积特征的二阶调制识别模型

作者：张秦; 龚晓峰^*; 雒瑞森; 杜淼

来源：计算机仿真, 2021, 38(12): 454-464.

• 自动调制识别
• 低信噪比
• 高阶累积特征
• 稀疏自编码器
• 特征阈值判决

自动调制识别作为确保通信安全的关键技术之一,有着重要的军用和民用价值。针对低信噪比情况下,综合识别率较低的问题,提出一种基于高阶累积特征,结合稀疏自编码器与特征阈值判决的二阶调制识别模型。零均值高斯白噪声的高阶累积量理论值等于0,因此引入高阶累积量作特征,可使系统免受高斯白噪声的影响。高阶累积量组合得到高阶累积特征,充分利用其所携带的信息。稀疏自编码器作为分类器有利于微弱特征的表征。增加高阶累积特征阈值判决提高了MFSK与MQAM信号的类内识别率。对2ASK、4ASK、2FSK和2PSK等十类调制信号的仿真结果表明,所提算法综合识别效果较对比算法更好,且算法复杂度较低,为高阶累积量与深度学习在调制识别上的结合应用提供了新思路。

• 单位
  电气学院; 四川大学