摘要：针对卫星通信领域中常见的调制信号和成对载波多址（Paired Carrier Multiple Access，PCMA）信号的识别问题，综合考虑混合幅度比、频偏大小以及信噪比对算法的影响，本文首次将平方谱相对突出度、幂次能量谱香农熵这两种创新的特征提取算法以及传统的基于高阶累积量的特征分析技术进行融合，设计并实现了一个决策树分类器用于调制识别。仿真验证表明，该算法无需信号的诸多先验信息、对一定范围内的幅度比、收发载频之间的频差不敏感，当信噪比大于9 dB时，算法在识别常见的卫星单-混信号方面实现了99%的准确率，显示了其较高的识别性能。
文章目录
0 引 言
1 信号模型
2 特征参数提取
2.1 基于平方谱相对突出度的特征参数
2.2 基于信息熵理论的特征参数
2.2.1 熵的基本概念
2.2.2 幂次能量谱熵
2.3 基于高阶累积量的特征参数
3 识别框图
4 性能仿真
5 结束语
