舰船无线网络通信联合调制自动识别算法

发布时间：2024-04-23 01:10

　　舰船在实际进行无线通信时,联合调制的低信噪比信号易受到干扰,导致识别算法正确识别次数过少,针对这一不足,研究一种舰船无线网络通信联合调制自动识别算法。预处理舰船无线信号,选取信号的瞬时信息与统计信息作为特征参数组合,提取联合调制特征参数,利用提取的参数,构建一个分层迭代的识别结构,抵制干扰,完成对自动识别算法的构建。实验设置无线网络通信参数,设定识别次数为100,信噪比实验环境为-5～20 d B,使用2种传统识别算法与之对比。结果表明,文中构建的自动识别方法在不同实验环境下,平均正确识别次数为95次,正确识别次数最多。

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【部分图文】：

图2自动识别过程Fig.2Automaticidentificationprocess

算法的不足，提高了识别算法的正确识别次数。参考文献：郭有为,蒋鸿宇,周劼,等.分离通道联合卷积神经网络的自动调制识别[J].电讯技术,2018,58(06):702–707.[1]石刘强,石顾禹,杨明,等.协同调制识别算法在电力线通信网络中的设计与实现[J].计算机工程,2019....

图1时域的解析信号求取过程Fig.1Theprocessofobtaininganalyticalsignalintimedomain

其中，κ表示实信号变量t中的复信号。此时调幅信号存在如下所示的数量关系，表达式如下：s(t)=a(t)cosφ(t)，(3)式中，a(t)表示实信号h(s(t))的傅里叶变换，设此时傅里叶变换后实信号的频谱在信号频率区域外，所以此时实信号的解析信号就可表示为：J(t)′=a(t)....

图33种算法识别结果Fig.3Recognitionresultsofthreealgorithms

14.5kHz，采样个数为48。分别采用2种传统识别算法与舰船无线网络通信联合调制自动识别算法进行对比实验，设定3种识别算法的实验信噪比变量为5～20dB，控制3种算法对同一调制信号进行识别仿真，对比3种识别算法识别成功的次数。2.2实验结果分析基于上述实验准备，首先使用LabV....

本文编号：3962399