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随着计算机科学与信号处理技术的高速发展，调制信号参数的估计与调制方式的识别在民用和军事领域都扮演着重要的角色，例如灾害的防御、地质、海洋的探查、电子信息的对抗，情报的侦察等领域。而调制信号参数的估计，如调制方式、载频等，是能够成功识别调制信号方式的重要前提。论文的研究内容主要包括：
1、根据信号的循环平稳性在抗噪性方面的优势，采用信号的循环自相关函数进行傅里叶变换得到信号的循环谱。在载波频率估计方面，考虑到信号的循环密度函数在频域上具有稀疏性，提出了采用压缩感知的方法来重新构造信号的循环谱切面，根据信号循环谱上的谱峰位置与信号载波频率的关系来实现对信号的载频估计。
2、在特征提取方面，文章提出采用循环谱特征与高阶累积量特征相结合的方法，提取了调制信号 3 种特征参数-循环谱截面谱峰个数、零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值Rmax、构造的特征参数T1（四阶累积量与二阶累积量平方的比值）。并对这3种特征参数分别对信号的识别进行了理论上的分析。
3、利用神经网络在分类识别方面的优势，构建了基于蜂群算法改进 BP 神经网络的分类识别器。通过利用蜂群算法优化BP神经网络的阈值和权值，防止BP神经网络陷入局部极小值之中，从而改善BP神经网络的性能。应用MATLAB仿真工具构建神经网络对提取出的特征参数进行参数训练。仿真结果表明了在低信噪比的情况下，调制信号MASK（2ASK、4ASK）、MPSK（2PSK、4PSK）、MFSK（2FSK、4FSK）识别的准确率很高。
1、根据信号的循环平稳性在抗噪性方面的优势，采用信号的循环自相关函数进行傅里叶变换得到信号的循环谱。在载波频率估计方面，考虑到信号的循环密度函数在频域上具有稀疏性，提出了采用压缩感知的方法来重新构造信号的循环谱切面，根据信号循环谱上的谱峰位置与信号载波频率的关系来实现对信号的载频估计。
2、在特征提取方面，文章提出采用循环谱特征与高阶累积量特征相结合的方法，提取了调制信号 3 种特征参数-循环谱截面谱峰个数、零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值Rmax、构造的特征参数T1（四阶累积量与二阶累积量平方的比值）。并对这3种特征参数分别对信号的识别进行了理论上的分析。
3、利用神经网络在分类识别方面的优势，构建了基于蜂群算法改进 BP 神经网络的分类识别器。通过利用蜂群算法优化BP神经网络的阈值和权值，防止BP神经网络陷入局部极小值之中，从而改善BP神经网络的性能。应用MATLAB仿真工具构建神经网络对提取出的特征参数进行参数训练。仿真结果表明了在低信噪比的情况下，调制信号MASK（2ASK、4ASK）、MPSK（2PSK、4PSK）、MFSK（2FSK、4FSK）识别的准确率很高。