1、通信信號的自動調(diào)制識別及其相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)估計是通信領(lǐng)域中非常重要的一個問題，在民用或軍用場合都有極為重要的應(yīng)用。它要求接收機(jī)在先驗(yàn)知識不足的情況下，在同一個硬件平臺上能正確識別調(diào)制信號的類型，并對調(diào)制信號進(jìn)行相應(yīng)的解調(diào)，提取調(diào)制參數(shù)，如基帶信號，載頻頻率等。近年來，人們針對不同的調(diào)制信號提出了許多調(diào)制識別的思想和方法，本文主要研究了6種數(shù)字調(diào)制信號的自動調(diào)制識別以及全數(shù)字解調(diào)方法。
　　 早期的調(diào)制識別由于人工參與，存在很多人為

2、因素，識別結(jié)果因人而異，識別種類也非常有限。本文研究分析了基于時序統(tǒng)計特征的5個參數(shù)，通過對信號的瞬時幅度、瞬時頻率和瞬時相位做統(tǒng)計處理，可以正確的識別2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK和4PSK這6種調(diào)制信號。本文利用Matlab編程產(chǎn)生各種調(diào)制信號的數(shù)據(jù)樣本，并對其進(jìn)行特征提取，形成特征矢量樣本集，對分類器進(jìn)行訓(xùn)練及測試。
　　 綜合考慮各種分類器的優(yōu)缺點(diǎn)，本文設(shè)計了分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。該分類器

3、使用BP算法，自適應(yīng)改變判決門限，每次分類使用全部特征參數(shù)，使得系統(tǒng)識別成功率大大提高。經(jīng)Matlab仿真驗(yàn)證，2ASK識別率為91.67％；4ASK識別率為98.33％；2FSK識別率為95.00％；4FSK識別率為96.67％；2PSK和4PSK識別率為100％，6種調(diào)制信號的整體識別率為96.94％。
　　 傳統(tǒng)的解調(diào)系統(tǒng)大都是針對特定調(diào)制樣式、特定帶寬的單一解調(diào)系統(tǒng)，因此應(yīng)用范圍有限。本文針對無噪聲情況下調(diào)制信號的特點(diǎn)，