【技术实现步骤摘要】
基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法(一)、
：本专利技术涉及一种调制方式识别方法，特别涉及一种基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法。(二)、
技术介绍
：通信系统中发送端通过调制将基带信号转换成适合在信道中传输的形式，接收端需要对信号进行解调处理。协作通信中，收发双方预先约定好通信所用的调制方式、调制参数、载波频率等，有些情况下还要预先发送导频序列，帮助接收端完成载波同步、符号同步和信道估计等。而非协作通信环境下，接收端已知的通信参数很少，因此接收端首先要完成载频估计、符号速率估计、信噪比估计、基带波形估计、调制方式识别等操作，然后根据已估计出的参数完成同步解调，获取有用的信息。调制方式识别是介于信号检测和信号解调之间的一项技术，主要任务是完成调制信号的智能接收、处理。调制方式识别技术关系到国计民生的许多领域，关系到军事和国家安全的许多方面，近年来一直是国内外的研究热点。另外，实现对授权用户信号的调制方式识别可以为认知无线电技术配置可靠的重构参数，避免认知用户对其正常通信造成干扰。随着5G技术的商用，认知无...
【技术保护点】
1.一种基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法，其特征是：含有以下步骤：/n步骤1、获取样本：/n接收端接收N条样本信号，并分别对N条样本信号进行处理，获取到N个行向量H和N个标签；每条样本信号的行向量H的获取方法为：接收端对信号进行采样处理得到离散序列，提取离散序列的振幅得到行向量A；对离散序列进行傅里叶变换得到频谱序列，提取频谱序列的幅度得到行向量F
【技术特征摘要】
1.一种基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法，其特征是：含有以下步骤：
步骤1、获取样本：
接收端接收N条样本信号，并分别对N条样本信号进行处理，获取到N个行向量H和N个标签；每条样本信号的行向量H的获取方法为：接收端对信号进行采样处理得到离散序列，提取离散序列的振幅得到行向量A；对离散序列进行傅里叶变换得到频谱序列，提取频谱序列的幅度得到行向量FFT；横向合并行向量A和行向量FFT得到行向量H；每条样本信号的标签的获取方法为：应用one-hot编码法则将信号的调制方式编码，得到标签；
将获取的样本信号的N个行向量H和N个标签组成样本，将样本分成训练样本和测试样本；
步骤2、构建一维卷积神经网络；
步骤3、训练一维卷积神经网络：
将训练样本输入一维卷积神经网路，选取Adam优化算法加快训练速度，采用“早停法”训练一维卷积神经网络；
步骤4、应用训练好的一维卷积神经网络识别信号的调制方式：
接收端接收一条被识别信号，按照样本信号的行向量H的获取方法获取到该被识别信号的行向量H，然后将该被识别信号的行向量H输入到训练好的一维卷积神经网络，得到该被识别信号的调制方式。
2.根据权利要求1所述的基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法，其特征是：所述步骤1中，样本信号含有BPSK信号、QPSK信号、2ASK信号、4FSK信号、16QAM信号、64QAM信号、MSK信号、DSB信号和FM信号。
3.根据权利要求1所述的基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法，其特征是：所述步骤1中，每条...
【专利技术属性】
技术研发人员：高明，黄凤杰，李靖，潘毅恒，廖覃明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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