MATLAB实现的低信噪比调制信号循环功率谱识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用循环功率谱特征分析技术，实现在低信噪比环境下对调制信号的精准识别。系统集成信号生成、噪声添加和循环功率谱分析模块，有效提升传统方法在恶劣信噪比条件下的识别性能。

详 情 说 明

基于循环功率谱的低信噪比调制信号识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个在低信噪比环境下高效识别调制信号的MATLAB系统。系统通过分析信号的循环功率谱特征，克服了传统功率谱方法在低信噪比条件下性能下降的问题。系统包含完整的信号处理流程，从信号生成到最终分类识别，能够准确识别BPSK、QPSK、FSK等常见调制方式，特别适用于恶劣信噪比环境下的通信信号分析场景。

功能特性

• 低信噪比适应性：基于循环平稳信号分析技术，在-10dB至20dB信噪比范围内保持稳定识别性能
• 多调制类型支持：支持BPSK、QPSK、2FSK、4FSK等多种数字调制方式的识别
• 完整处理流程：集成信号生成、噪声添加、特征提取、分类识别全流程
• 全面性能评估：提供识别准确率统计、混淆矩阵、分类性能指标等多维度评估
• 可视化分析：生成循环功率谱特征图谱和不同信噪比下的性能对比曲线

使用方法

1. 参数配置：设置信号长度、采样频率、信噪比范围等参数
2. 信号生成：生成包含多种调制类型的训练和测试信号数据集
3. 特征提取：计算信号的循环功率谱密度特征
4. 模型训练：基于提取的特征训练调制类型分类器
5. 性能测试：在测试集上评估识别性能，生成统计结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括调制信号的自动生成与噪声模拟、循环功率谱特征的高效计算与提取、基于机器学习的调制模式分类器训练与优化、多信噪比条件下的性能测试与对比分析，以及识别结果的可视化展示与统计报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，完成从原始信号到最终识别结果的完整处理流程。