MATLAB实现的卫星信道数字调制自动识别仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目构建了卫星信道仿真环境，模拟大气衰减、多径效应等多类干扰，集成多种数字调制信号生成与特征提取，并应用机器学习算法实现调制方式的自动识别，适用于通信系统教学与研究。

详 情 说 明

基于卫星信道环境的数字调制方式自动识别仿真分析系统

项目介绍

本项目是一个面向卫星通信场景的数字调制方式自动识别仿真分析系统。系统通过构建卫星信道仿真环境，模拟大气衰减、多径效应、多普勒频移等典型卫星通信干扰，实现了多种数字调制信号的生成、特征提取和基于机器学习的自动分类识别。该系统能够分析不同信噪比条件下调制识别准确率的变化趋势，并提供直观的可视化界面展示信号特征及识别结果。

功能特性

• 卫星信道仿真：精确模拟卫星通信中的大气衰减、多径效应、多普勒频移等信道干扰
• 多制式信号生成：支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等常见卫星通信调制方式
• 智能特征提取：自动提取信号的星座图、功率谱密度、瞬时特征等关键识别特征
• 机器学习分类：采用深度学习算法实现调制方式的自动分类识别
• 性能分析：提供不同信噪比下的识别准确率统计、混淆矩阵、ROC曲线等分析工具
• 可视化展示：直观展示信号时频特征、星座分布及识别结果对比

使用方法

1. 参数配置：设置信道参数（信噪比范围、载波频率、符号速率等）、调制类型集合和信号参数
2. 模型训练：配置神经网络结构参数、训练迭代次数等训练超参数
3. 仿真运行：启动系统进行信道仿真和调制识别分析
4. 结果查看：查看调制识别准确率矩阵、特征可视化图谱和性能分析报告
5. 实时测试：输入测试信号获取调制类型判别结果及置信度

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 深度学习工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持GPU加速（可选，用于提升训练速度）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括卫星信道环境的建模与仿真、多种数字调制信号的生成与处理、信号特征的提取与分析、基于神经网络模型的调制方式分类识别算法的执行，以及最终识别结果的可视化展示与性能评估报告的生成。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从信号生成到识别结果输出的完整处理链路。