В статье представлен обзорный анализ проблемы автоматического распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов, весьма актуальной для развития когнитивных систем радиосвязи, способных автоматически формировать и демодулировать сигналы во множестве полос частот и режимов модуляции. По результатам сравнения возможностей рассмотренных подходов (по форме фазового созвездия, по распределению разности мгновенных фаз, с использованием кумулянтов высокого порядка) предлагается использовать методы распознавания видов модуляции на основе кумулянтного анализа. Демонстрируются возможности оптимизированного метода по автоматическому распознаванию сигналов (без высокоточной синхронизации приема по несущей частоте) с частотной (FSK), фазовой (PSK), амплитудно-импульсной (PAM) и квадратурной фазовой (QAM) модуляцией, где в качестве признаков распознавания используются значения кумулянтов и распределения разности мгновенных фаз сигналов. В качестве решающего устройства инспользуется искусственная нейронная сеть.
84.40.Ua Telecommunications: signal transmission and processing; communication satellites
84.35.+i Neural networks
$^1$Московский технический университет связи и информатики. Россия, 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а.
$^2$Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, физический факультет, кафедра атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники. Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 2.