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操作员认知无线电应用中价值也得到进步的认识。

而循环谱理论及其分析方法可以揭示许多信号的周期特征以及诸如调制等物理过程给信号带来的变化规律的内部机理，国内外众多学者直很重视这方面的研究。

国内外研究现状早期，是实现非协作通信的关键技术，也是它们的瓶颈和核沈阳理工大学学士学位论文心，在多体制通信互联和信号监视方面有着十分重要的应用。

尤其是近十年来，调制方式识别技术在非合作通信领域的重要地位以及软件无线电，和传统的功率谱分析方法相比较，谱相关分析为上述信号的分析和处理提供了更为准确的信号模型和处理方法。

综上所述，调制方式识别技术是构成基于软件无线电的通用接收机和基于认知无线电的智能接收机的重要技术基础的。

谱相关函数和高阶循环统计量理论改传统的时频及其变换平面的信号分析方法，建立起了所谓的循环频率滞后平面，开辟了更为丰富的信号分析领域。

揭示了循环平稳信号的本质。

大多数人造信号都是循环平稳信号提供更多的信息。

这些信息包括载频带宽键控速率或频率跳变频率脉冲串重复频率相位和时间等。

因此，谱相关分析方法常用于对信号的多参数估计，而传统的谱分析方法要使用高阶累积量才可能达到相同的目声之中，如果采用谱相关函数的方法，因背景噪声在周期频率非零处没有谱特征，因此分析周期频率非零处的周期谱，就完全摆脱了背景噪声的影响。

包含更多的信息。

由于循环谱包含幅度和相位，谱相关函数能为信号分析布的，因此功率谱中那些交迭在起的特征，在用谱相关处理时仍可有效地加以离析鉴别。

抗干扰能力强。

因为实际信号的噪声环境般都不理想，信噪比有可能很低，采用常规谱分析时，信号的谱特征往往会淹没于背景噪机理。

与常规的功率谱分析法相比，谱相关分析方法或称高阶统计量分析防法具有如下明显优势分辨力高。

如果时间信号是周期平稳的，即使信号的功率谱是连续的，其谱相关平面图体现的信号特征仍是按周期频率离散分数等常表现出时间周期性。

这类具有特殊性质的信号的周期特征在常规的功率谱上没有反映，而利用不同频带之间的相关特性谱相关特性，可以揭示出这些周期特征以及诸如调制等物理过程给信号带来的变化规律的内部转机械状态监测和故障诊断领域中的利用研究尚处于起步阶段。

般来说，传统的信号分析模型都是以平稳随机过程为基础的，但事实上，许多随机的信号，如通信信号和雷达信号等，其阶或者二阶的统计特征均值相关函年来，循环统计分析方法，特别是在阶循环统计量循环自相关函数和谱相关密度函数引起了人们的广泛关注，在雷达声纳通信遥感海洋学等领域中得到了探索性的应用研究。

相对上述领域，循环统计等分析方法在旋循环谱理论及其分析方法是种新兴的信号处理方法，是根据类特殊的非平稳信号循环平稳信号的统计特征参数具有周期时变的特性，利用有限阶次的非线性变换，提取出循环平稳信号并未显含的周期特征信息。

近些制信号的信噪比越来越低，这些使得电子侦察电子对抗无线电频率管理等面临日益严重的困难。

因此，寻找新的有效的自动调制识别方法，无论是在军事或民用领域都是个重要的研究课题。

沈阳理工大学学士学位论文越来越受到国内外学者的重视。

通信信号调制方式识别分为人工识别和自动识别，人工参与的识别方法判决结果包含人的主观因素在内，会因人而异，所识别的调制类型有限，且识别率较低。

随着无线通信环境日益复杂，通信调数字信号处理技术以及高速专用器件的快速发展，使得通信信号调制方式识别技术的工程实现有了保证，通信信号调制方式识别及数在非合作通信领域的重要地位以及在无线电应用中的价值也得到了进步的认识，该方面的研究分类的基本任务，就是对所截获的不明信号的调制种类进行分析判决和归类，直接获取敌方有用的军事情报，同事可以帮助选择电子干扰策略，破坏和抑制敌方通信，实现通信对抗。

近几年来，随着通信技术计算机技术数分类的基本任务，就是对所截获的不明信号的调制种类进行分析判决和归类，直接获取敌方有用的军事情报，同事可以帮助选择电子干扰策略，破坏和抑制敌方通信，实现通信对抗。

近几年来，随着通信技术计算机技术数字信号处理技术以及高速专用器件的快速发展，使得通信信号调制方式识别技术的工程实现有了保证，通信信号调制方式识别及数在非合作通信领域的重要地位以及在无线电应用中的价值也得到了进步的认识，该方面的研究越来越受到国内外学者的重视。

通信信号调制方式识别分为人工识别和自动识别，人工参与的识别方法判决结果包含人的主观因素在内，会因人而异，所识别的调制类型有限，且识别率较低。

随着无线通信环境日益复杂，通信调制信号的信噪比越来越低，这些使得电子侦察电子对抗无线电频率管理等面临日益严重的困难。

因此，寻找新的有效的自动调制识别方法，无论是在军事或民用领域都是个重要的研究课题。

沈阳理工大学学士学位论文循环谱理论及其分析方法是种新兴的信号处理方法，是根据类特殊的非平稳信号循环平稳信号的统计特征参数具有周期时变的特性，利用有限阶次的非线性变换，提取出循环平稳信号并未显含的周期特征信息。

近些年来，循环统计分析方法，特别是在阶循环统计量循环自相关函数和谱相关密度函数引起了人们的广泛关注，在雷达声纳通信遥感海洋学等领域中得到了探索性的应用研究。

相对上述领域，循环统计等分析方法在旋转机械状态监测和故障诊断领域中的利用研究尚处于起步阶段。

般来说，传统的信号分析模型都是以平稳随机过程为基础的，但事实上，许多随机的信号，如通信信号和雷达信号等，其阶或者二阶的统计特征均值相关函数等常表现出时间周期性。

这类具有特殊性质的信号的周期特征在常规的功率谱上没有反映，而利用不同频带之间的相关特性谱相关特性，可以揭示出这些周期特征以及诸如调制等物理过程给信号带来的变化规律的内部机理。

与常规的功率谱分析法相比，谱相关分析方法或称高阶统计量分析防法具有如下明显优势分辨力高。

如果时间信号是周期平稳的，即使信号的功率谱是连续的，其谱相关平面图体现的信号特征仍是按周期频率离散分布的，因此功率谱中那些交迭在起的特征，在用谱相关处理时仍可有效地加以离析鉴别。

抗干扰能力强。

因为实际信号的噪声环境般都不理想，信噪比有可能很低，采用常规谱分析时，信号的谱特征往往会淹没于背景噪声之中，如果采用谱相关函数的方法，因背景噪声在周期频率非零处没有谱特征，因此分析周期频率非零处的周期谱，就完全摆脱了背景噪声的影响。

包含更多的信息。

由于循环谱包含幅度和相位，谱相关函数能为信号分析提供更多的信息。

这些信息包括载频带宽键控速率或频率跳变频率脉冲串重复频率相位和时间等。

因此，谱相关分析方法常用于对信号的多参数估计，而传统的谱分析方法要使用高阶累积量才可能达到相同的目的。

谱相关函数和高阶循环统计量理论改传统的时频及其变换平面的信号分析方法，建立起了所谓的循环频率滞后平面，开辟了更为丰富的信号分析领域。

揭示了循环平稳信号的本质。

大多数人造信号都是循环平稳信号，和传统的功率谱分析方法相比较，谱相关分析为上述信号的分析和处理提供了更为准确的信号模型和处理方法。

综上所述，调制方式识别技术是构成基于软件无线电的通用接收机和基于认知无线电的智能接收机的重要技术基础，是实现非协作通信的关键技术，也是它们的瓶颈和核沈阳理工大学学士学位论文心，在多体制通信互联和信号监视方面有着十分重要的应用。

尤其是近十年来，调制方式识别技术在非合作通信领域的重要地位以及软件无线电认知无线电应用中价值也得到进步的认识。

而循环谱理论及其分析方法可以揭示许多信号的周期特征以及诸如调制等物理过程给信号带来的变化规律的内部机理，国内外众多学者直很重视这方面的研究。

国内外研究现状早期的调制识别方法是采用系列不同调制方式的解调器，接收的高频信号变频为中频信号后，输入各解调器，获得可观察或可听的信号，再由操作人员用耳机示波器或频谱仪等分析解调结果，人为地判定调制方式。

操作员般通过中频时域波形信号频谱顺势幅度瞬时频率和信号的声音等信息进行判断。

人工参与的识别需要有经验的操作人员，般可以成功识别到持续较长时间码元速率较低的幅度键控信号和调制指数较大的频移键控信号，但不能识别需要相干处理的相移键控信号。

这种人工参与的识别方法，判决结果包含人的主观因素在内，会因人而异，所以检测别的调制类型也很有限。

而自动调制识别技术不仅可以克服识别时遇到的各种困难，而且对中心频率和带宽的估计误差相邻信道串音噪声和衰落效应等干扰因素也具有较强的鲁棒性系统的健壮性。

年月，等四名作者在斯坦福大学技术报告上发表了第篇研究自动调制识别的论文采用模式识别技术实现调制类型的自动分类。

此后，不断有研究自动调制识别的论文出现在各类技术刊物上。

年，提出了种数字标志识别的方法，这种方法采用信号幅度直方图频率直方图差分相位直放图及幅度方差和频率方差等特征参数，然后采用模式识别的根类方法，通过提取的特征参数与理想样本的特征参数相比较，按最近原则进行信号自动分类。

这种识别系统不仅硬件实现非常复杂，而且只能够在大于的条件下，有效识别等部分信号。

年，等提出种模拟调制识别方法，该方法是基于瞬时幅度和瞬时频率等方面的信息，采用信号包络峰值与均值之比，以及采用瞬时频率绝对值得均值作为特征参数。

该方法能够在大于的条件下，有效识别，和等信号。

年，和也提出了频率幅值基于循环谱的信号识别仿真程序沈阳理工大学学士学位论文轴扩充将轴坐标对称镜面对折，轴扩充将轴坐标对称镜面对折，信号的循环谱密度图轴，轴，循环谱的幅度轴，循环谱的幅度轴，循环谱的幅度信号生成沈阳理工大学学士学位论文沈阳理工大学学士学位论文信号时域图采样点数幅值信号频域图频率幅值基于循环谱的信号识别仿真程序，沈阳理工大学学士学位论文轴扩充将轴坐标对称镜面对折，轴扩充将轴坐标对称镜面对折，沈阳理工大学学士学