基于信号功率谱和GRNN神经网络的联合调制识别算法

基于信号功率谱和GRNN神经网络的联合调制识别算法

随着无线通信技术的快速发展，越来越多的无线信号被广泛应用于军事、民用和商业领域。如何快速准确地对接收到的无线信号进行调制识别已成为一个重要的研究方向。本文提出了一种基于信号功率谱和GRNN神经网络的联合调制识别算法，该算法可以快速准确地识别多种常见的数字调制方式。

算法流程：

1. 信号预处理

首先，将接收到的信号进行预处理，包括信号滤波和降采样。这一步旨在提高信号的信噪比和降低计算复杂度。

2. 特征提取

将信号进行频谱分析，得到信号的功率谱密度图，并从中提取出特征参数，包括信号的主瓣中心频率、主瓣带宽、主瓣距离等。

3. 神经网络训练

采用GRNN神经网络进行训练，在训练过程中输入的特征参数与实际的调制方式进行匹配，以得到网络的权值和偏置。

4. 调制识别

对接收到的信号进行预处理和特征提取后，将提取出的特征参数输入到已训练好的神经网络中，通过计算结果得到信号的调制方式。

算法实现：

本文采用MATLAB语言实现了该算法，并使用了U.S.RP2软件定义无线电硬件平台进行信号采集。以下是MATLAB代码实现：