基于NANDI参数多进制调制自动识别仿真系统的MATLAB实现

资 源 简 介

该项目通过MATLAB实现了常见数字调制方式（BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等）的自动识别，基于NANDI关键特征参数进行算法仿真，提供从信号生成到分类决策的端到端解决方案，适用于通信系统教学和研究。

详 情 说 明

基于NANDI参数多进制调制自动识别仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于NANDI关键特征参数的调制方式自动识别仿真系统。系统采用高阶累积量特征提取技术和决策树分类算法，能够对常见的数字调制信号（如BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等）进行高精度识别。该系统提供了从信号生成、特征提取到分类决策的完整端到端解决方案，并包含全面的性能评估模块，可测试不同信噪比条件下的识别鲁棒性。

功能特性

• 多调制类型支持：支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等常见数字调制方式的识别
• 特征参数提取：基于NANDI方法的高阶累积量特征提取，具有优秀的区分能力
• 智能分类决策：采用决策树算法实现高效准确的调制分类
• 信号预处理：包含载波同步、信号归一化等预处理模块
• 性能评估：提供识别准确率统计、混淆矩阵分析、鲁棒性测试等评估功能
• 可视化分析：支持星座图、特征参数分布、性能曲线等多种可视化图表

使用方法

1. 训练模式：使用已知调制类型的标注样本训练分类模型
2. 识别模式：输入待识别的I/Q两路复数基带信号，系统自动输出调制类型识别结果
3. 性能测试：设置信噪比范围、信号长度等参数，进行系统性能评估
4. 结果分析：查看识别准确率报告、混淆矩阵及不同信噪比下的性能曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括信号数据生成与加载模块、预处理与特征提取模块、分类模型训练与测试模块，以及结果可视化与性能评估模块。该文件作为系统的主要入口，实现了完整的调制识别流程控制，用户可通过修改参数配置来适应不同的仿真需求。