艦船在實際進行無線通信時,聯(lián)合調(diào)制的低信噪比信號易受到干擾,導(dǎo)致識別算法正確識別次數(shù)過少,針對這一不足,研究一種艦船無線網(wǎng)絡(luò)通信聯(lián)合調(diào)制自動識別算法。預(yù)處理艦船無線信號,選取信號的瞬時信息與統(tǒng)計信息作為特征參數(shù)組合,提取聯(lián)合調(diào)制特征參數(shù),利用提取的參數(shù),構(gòu)建一個分層迭代的識別結(jié)構(gòu),抵制干擾,完成對自動識別算法的構(gòu)建。實驗設(shè)置無線網(wǎng)絡(luò)通信參數(shù),設(shè)定識別次數(shù)為100,信噪比實驗環(huán)境為-5～20 d B,使用2種傳統(tǒng)識別算法與之對比。結(jié)果表明,文中構(gòu)建的自動識別方法在不同實驗環(huán)境下,平均正確識別次數(shù)為95次,正確識別次數(shù)最多。

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【部分圖文】：

圖2自動識別過程Fig.2Automaticidentificationprocess

算法的不足，提高了識別算法的正確識別次數(shù)。參考文獻：郭有為,蔣鴻宇,周劼,等.分離通道聯(lián)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動調(diào)制識別[J].電訊技術(shù),2018,58(06):702–707.[1]石劉強,石顧禹,楊明,等.協(xié)同調(diào)制識別算法在電力線通信網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機工程,2019....

圖1時域的解析信號求取過程Fig.1Theprocessofobtaininganalyticalsignalintimedomain

其中，κ表示實信號變量t中的復(fù)信號。此時調(diào)幅信號存在如下所示的數(shù)量關(guān)系，表達式如下：s(t)=a(t)cosφ(t)，(3)式中，a(t)表示實信號h(s(t))的傅里葉變換，設(shè)此時傅里葉變換后實信號的頻譜在信號頻率區(qū)域外，所以此時實信號的解析信號就可表示為：J(t)′=a(t)....

圖33種算法識別結(jié)果Fig.3Recognitionresultsofthreealgorithms

14.5kHz，采樣個數(shù)為48。分別采用2種傳統(tǒng)識別算法與艦船無線網(wǎng)絡(luò)通信聯(lián)合調(diào)制自動識別算法進行對比實驗，設(shè)定3種識別算法的實驗信噪比變量為5～20dB，控制3種算法對同一調(diào)制信號進行識別仿真，對比3種識別算法識別成功的次數(shù)。2.2實驗結(jié)果分析基于上述實驗準備，首先使用LabV....

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