МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВИДОВ МОДУЛЯЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КУМУЛЯНТНЫХ ПРИЗНАКОВ

В работе проанализированы кумулянты высоких порядков как признаки для идентификации видов модуляции и исследованы методы вычисления кумулянтов. Установлено, что основной объем информации содержится в действительных частях кумулянтов, составлены базы кумулянтных признаков до девятого порядка включительно для извлечения информации о следующих видах модуляции: GMSK, QAM–8, QAM–16, QAM–64, APSK–16, APSK–32, BPSK, QPSK, PSK–8, FSK–2 . Разработана архитектура искусственной нейронной сети, способной обучаться на основе анализа кумулянтных признаков, установлено, что для идентификации вида модуляции достаточно иметь в этой сети 3 скрытых слоя. Выполнено обучение нейронной сети на наборе радиосигналов с полностью известными параметрами с различными видами модуляции и исследовано качество алгоритма идентификации видов модуляции. Выполнено обучение нейронной сети на наборе радиосигналов с разными отношениями сигнал/шум. Исследовано качество разработанного алгоритма при одновременном распознавании видов цифровой модуляции и оценке ОСШ принимаемых сигналов. Разработан и исследован алгоритм одновременного распознавания вида цифровой модуляции и оценки расстроек несущей частоты и начальной фазы анализируемого сигнала.