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⛄ 内容介绍

基于PSK、QPSK、8QAM、16QAM、32QAM和64QAM的数字调制识别分类，在加性高斯白噪声信道下，可以通过以下步骤实现：

数据采集：首先，收集包含不同数字调制方式的已知调制信号样本，并将其作为训练样本集。 特征提：对每个数字调制信号样本进行特征提取。常见的特征包括时域特征（如数据平均功率、自相关函数、零交叉率等）和频域特征（如能量谱密度、频谱形状等）。 训练模型：使用训练样本集来训练分类模型。可以选择传统机器学习算法（如支持向量机、K近邻、决策树等）或深度学习方法（如神经网络、卷神经网络等）。 加噪处理：生成测试样本集并在每个样本上添加加性高斯白噪声，以模拟实际通信中的噪声干扰。 特征匹配与分类：对测试样本集进行特征提取，并利用训练好的模型对其进行分类预测。常见的方法包括计算测试样本与每个已知调制方式之间的距离、相似性或匹配度，然后选择最制方式作为分类结果。 性能评估：评估分类模型的准确性和性能。可以采用混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数等指标来评估分类器在加噪环境下的识别性能。

需要注意的是，数字调制识别是一个较为复杂的问题，涉及到信号处理、特征提取和分类器训练等多个方面。具体的实现方法和算法选择可能会因数据特性和应用场景而有所不同。此外，考虑到噪声模型的选择和噪声水平的适当设置，以及样本集的大小和多样性等因素，对于准确的分类识别也是重要的考虑因素。根据实际需求和性能要求，可以调整和优化这些步骤以获得更好的分类结果。

⛄ 部分代码

clear all;clc;​%%参数设置snr_mini = 5; %信噪比最小值snr_max = 20; %信噪比最大值TxSampleRate = 32e9; %信号的码元速率TxLinewidth = 0; %发射信号的载波线宽TxCarrierRate = 0; %发射信号的载波频率DataSymbolNumber = 10000; %数据点的个数ClassifySetNumber = 100; %独立仿真的次数printJ = 5; %需要输出观察的调制方式，0为不输出printXingZuo = 1; %是否需要打印星座图，0为不打印​% signal generation;如果想要进行100组独立的测试，可以建立100次循环，产生100组独立的数据for j = 1:6 % bit per symbol: 1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM...System.BitPerSymbol = j;snr = snr_mini:snr_max; %SNR信噪比的设置，单位dBclassify_correct_ratio = zeros(length(snr), 1);for snrIndex= 1:length(snr)if(j==printJ) fprintf('\n--------------- snr = %d ------------\n',snr(snrIndex)); endclassify_correct = 0;​for i = 1:ClassifySetNumberTx.SampleRate = TxSampleRate; %symbol Rate，信号的码元速率，可以自行定义Tx.Linewidth = TxLinewidth;%发射信号的载波的线宽，一般与信号的相位噪声有关Tx.Carrier = DataSymbolNumber;%发射信号的载波频率M = 2^System.BitPerSymbol;%%信号生成​​​%subplot(1,7,snrIndex);%绘制原始噪声%plot(Rx.Signal,'.');%plot(CMAOUT,'.');endclassify_correct_ratio(snrIndex) = classify_correct/ClassifySetNumber*100;end%%绘制图形figure(1);subplot(2, 3, j);plot(snr, classify_correct_ratio, '-b.');axis([snr_mini snr_max 0 110]);ylabel('识别正确率/%');xlabel('信噪比/dB');if(j == 1) title('PSK调制方式识别');elseif(j == 2) title('QPSK调制方式识别');elseif(j == 3) title('8QAM调制方式识别');elseif(j == 4) title('16QAM调制方式识别');elseif(j == 5) title('32QAM调制方式识别');else title('64QAM调制方式识别');end​if(printXingZuo==1)figure(2);subplot(2, 3, j);plot(real(CMAOUT),imag(CMAOUT),'.'); if(j == 1) title('PSK调制方式星座图');elseif(j == 2) title('QPSK调制方式星座图');elseif(j == 3) title('8QAM调制方式星座图');elseif(j == 4) title('16QAM调制方式星座图');elseif(j == 5) title('32QAM调制方式星座图');else title('64QAM调制方式星座图');endend​end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李鑫、张传武、高勇.利用时频域对数的调制方式识别算法[J].无线电工程, 2020, 50(12):6.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2020.12.005.

[2] 刘聪杰,彭华,吴迪,et al.突发自适应调制信号的调制识别算法研究[J].信号处理, 2012, 28(3):8.DOI:10.3969/j.issn.1003-0530.2012.03.016.

[3] 丁锡龙,金乾坤.基于深度神经网络的数字信号调制类型自动识别方法[J].湘潭大学自然科学学报, 2017, 39(3):5.DOI:CNKI:SUN:XYDZ.0.2017-03-015.

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