基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

• 作者: 周华 王雪松 赵鹏远 陆扬
• 来源期刊: 科技导报
• 学科: 工学
• 关键词: 水声通信信号识别 时频分析 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 33-36
• 分类号: TB567
• 字数: 2700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3981/i.issn.1000-7857.2011.28.004

摘要

水声通信信号识别具有重要的现实意义.传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加.随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切.从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法.对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量.对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率.