基于神经网络的通信信号自动调制识别系统

资 源 简 介

该项目实现了一套完整的通信信号自动调制识别方案。系统涵盖了从信号仿真生成、特征工程到模型预测的全过程。具体功能包括信号仿真与预处理，产生多种常见调制信号如BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM以及FSK等，并模拟多径衰落及高斯白噪声环境。其次是特征值提取，通过对信号进行瞬时特性分析和统计建模，自动提取四阶、六阶累积量以及瞬时幅度、信号功率谱成分、相位和频率的分布特征，将高维信号序列转换为具有代表性的低维特征向量。接着是神经网络构建与训练，在MATLAB环境下搭建多层感知器或卷积神经网络分类器

详 情 说 明

基于神经网络的通信信号自动调制识别系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB环境开发的通信信号自动调制识别（Automatic Modulation Recognition, AMR）系统。系统通过仿真生成典型的通信信号，利用信号处理技术提取反映不同调制方式本质差异的特征向量，并采用人工神经网络（多层感知器分类器）实现对信号调制模式的自动识别。该方案能够有效地在复杂信道环境下（包含多径衰落和加性高斯白噪声）对多种数字调制信号进行分类。

功能特性

1. 多格式信号仿真：支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM以及2FSK六种常用数字调制信号的自动化生成。
2. 复杂信道模拟：系统内置了双径衰落信道模型及可变信噪比（SNR）的高斯白噪声模拟，增强了系统在实际通信环境下的稳健性。
3. 鲁棒特征工程：融合了高阶累积量、瞬时统计特性以及频域特征。
4. 深度学习分类：基于多层感知器网络搭建分类器，通过误差反向传播算法进行训练。
5. 多维度评估：系统可自动输出归一化混淆矩阵，并绘制信号识别准确率随信噪比变化的性能曲线。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB 2021a 或更高版本（需安装 Deep Learning Toolbox 和 Signal Processing Toolbox）。
2. 硬件环境：建议主频 2.0GHz 以上，内存 8GB 以上。

核心实现逻辑

系统主程序运行流程严格遵循以下闭环：

1. 参数初始化：设定信噪比范围（-5dB至15dB）、每个符号的采样点数、每帧符号数等仿真参数。
2. 信号生成与预处理：通过循环遍历不同的信噪比和调制类型。对于每一种组合，系统执行：

- 符号映射：根据调制类型生成随机位流并映射为复杂的基带符号。 - 载波处理：FSK信号采用频率切换逻辑，其他信号保持基带分布。 - 信道作用：信号通过一个具有固定增益和相位的双径衰落滤波器，并叠加指定SNR的AWGN噪声。

1. 特征提取逻辑：对接收到的含噪信号进行去直流和幅度归一化处理。系统共提取9维核心特征：

- 统计特征：利用由二阶、四阶、六阶矩计算得到的归一化高阶累积量（C40, C42, C63），这些特征对星座图几何分布具有高度敏感性。 - 瞬时特征：计算信号瞬时幅度的标准差与平均值、瞬时相位的标准差。 - 频域特征：利用FFT计算信号谱密度的峰值均值比，专门用于区分频率跳变的FSK信号。 - 形状特征：计算信号实部序列的偏度和峰度。

1. 模型构建与训练：

- 数据准备：将提取的特征数据集按80%:20%比例划分为训练集与测试集，并进行Z-score标准化。 - 结构设计：构建具有两层隐藏层（24-12神经元结构）的前馈模式识别网络。 - 监督学习：采用patternnet进行训练，迭代次数上限设为500次。

1. 性能评估与可视化：

- 混淆矩阵：在测试集上进行泛化测试，统计各类别之间的分类重叠情况，以热力图形式展示。 - 灵敏度分析：在不同信噪比条件下重复测试任务，分析系统在极端噪声环境下的生存能力。

关键算法与技术细节

1. 调制信号生成算法：

- PSK与QAM：采用矩形脉冲成形（rectpulse）和星座图映射技术。16QAM与64QAM应用了单位平均功率归一化。 - 2FSK：通过相位连续的频率切换实现，利用不同的载波步进值（f1, f2）区分码元0和1。

1. 高阶累积量（HOC）计算：

- 系统计算了M20、M21、M40等各阶矩，并推导出C40/C21^2等无量纲特征。该技术能够有效抑制服从高斯分布的噪声（高斯分布的四阶及以上累积量理论值为0），从而提取纯净的调制特征。

1. 特征向量归一化：

- 为了消除不同量纲特征（如角度偏差与谱密度比值）对神经网络权重优化的影响，系统在输入训练前对特征矩阵执行了均值中心化和标准差缩放。

1. 神经网络分类器：

- 使用 Softmax 作为输出层激活函数，使模型输出呈现为概率分布形式。通过比较最大概率索引与真实标签，实现对未知信号的硬分类决策。

1. 性能指标：

- 混淆矩阵中的对角线元素代表了各调制方式的查准率，非对角线元素则反映了信号之间的相似性（如16QAM与64QAM在高噪声下的误判）。