Alpha稳定分布噪声下通信信号调制识别研究的中期报告.docx

Alpha稳定分布噪声下通信信号调制识别研究的中期报告 本研究旨在探讨在Alpha稳定分布噪声下的通信信号调制识别问题。本报告为中期报告，将阐述研究过程、实验结果以及未来研究计划。 研究过程： 1. 确定研究目标：本研究的目标是在Alpha稳定分布噪声下对通信信号的调制方式进行识别。 2. 数据采集和处理：采集了多种调制方式的通信信号，并加入了Alpha稳定分布噪声。 3. 特征提取：对采集到的信号进行时域和频域特征提取，包括信号的瞬时包络、幅度频率相位谱等等。 4. 建立分类模型：使用常见的分类器（如K近邻、支持向量机等）进行分类模型的建立，并进行模型参数的优化。 实验结果： 经过实验，我们发现在Alpha稳定分布噪声下，通信信号的识别精度与传统高斯白噪声情况下相比，下降了一些。但是当噪声指数较小时，识别精度下降的幅度相对较小。同时，我们也发现了一些不同调制方式之间的特征差异，表明不同调制方式之间在Alpha稳定分布噪声下的识别难度是不同的。 未来研究计划： 1. 进一步探究Alpha稳定分布噪声对不同调制方式的影响，以及在不同噪声参数下通信信号的识别精度。 2. 尝试使用新的特征提取方法，如深度学习方法，来提高识别精度。 3. 扩大输入数据集的规模，以提高模型的泛化能力。