1.调制信号的确定

不同的识别算法通过提取不同的特征值，适用的信号种类也不尽相同，而不同调制方式产生的已调信号也具有不同的特征，因此，合适的特征值的提取对于识别率具有极大的影响。

根据毕业设计任务书、毕业设计开题报告、毕业实习报告以及大量的国内外相关文献，总结得到：
本次毕业设计重点在基于特征提取的识别方法，其中基于星座图的识别方法为关键。要用到星座图，星座的形状特征可以通过如计算星座点的数量等方式得到，星座点的数量和位置可以通过聚类分析方法获得。星座图表示信号瞬时幅度的分布情况，通过星座图可以对高阶的数字已调信号进行直观地表示。理论上，使用星座图特征可以对 PSK 信号和 QAM 信号进行识别。相对而言，对PSK信号的识别相对QAM难，因为要用到聚类，复杂度较高。

分类器中除了主要的分类器也有文献提出基因编程(Genetic Programming,GP)结合K最近邻(K-NearestNeighbor，KNN)分类算法，可对 BPSK、QPSK、16QAM、64QAM进行分类。且使用模式识别技术的主要目的是提高在噪声影响较大时的识别率。

根据自己的能力，暂定2PSK、4PSK、8PSK、8QAM、16QAM、32QAM、64QAM为要被识别的调制方式。

2.聚类

在接收信号经过下变频、低通滤波以及定时采样后，若载频完全同频同相，定时提取完全理想，就可以得到调制时的电平序列值，由此可以重构出调制时的星座图。在重构出星座图后，可通过对星座图进行聚类，得到星座图的调制点数，通过对点数的统计，可获得信号的调制阶数，从而进行识别。

聚类就是按照一定的条件、根据数据的特征从而对数据进行分类的过程，在聚类过程中，只能对当前的数据进行相似度分析，而没有其他的先验信息，通过聚类，将数据分离为互不相交的子类，使得相同子类中的数据具有较大相似度，而子类与子类之间的数据相似度相对较小。对于星座图的聚类，常使用的聚类算法有 C 均值聚类算法、模糊 C 均值聚类算法、Kmeans 算法、以及减法聚类算法等。

与 C 均值聚类算法相比，减法聚类算法具有更低的算法复杂度，且复杂度与待聚类数据的维数无关，只与数据点数有关。一个明显的优点就是不需要确定聚类中心的个数，而通过设定的聚类半径进行聚类，更适用于对未知数据的处理；当然，减法聚类算法的缺点就是聚类中心一定是某个数据点，而 C 均值聚类以聚类后的均值为聚类中心，从聚类中心的选择而言结果更优。事实上，在对星座图进行聚类时，聚类数量时未知的，因此包括 C 均值聚类算法、模糊 C 均值聚类算法以及 Kmeans 算法等都不是合适的算法，而减法聚类算法由于不需要设定聚类数，而只需要设定聚类半径和相应的门限值，因此是比较适合的算法。尽管理论上减法聚类的结果并不是最优的，但是由于信号在噪声污染下重构出的星座图呈现出的特征是以理论值为中心的随机均匀分布，因此以减法聚类得出的结果其偏差是可以接受的。

3.信号预处理

1.码元速率估计

对于要恢复星座图的PSK、QAM 信号而言，码元速率估计是一个极为关键的处理步骤。不同的数字调制信号，可以采用不同的方法进行码元速率估计，在本毕业设计中，对 PSK、QAM 的调制识别需要重构星座图，因此只考虑 PSK、QAM 信号的码元速率估算。

2.定时估计

在接收端，对于接收到的信号需要进行定时采样，以消除信号生成以及传输过程中产生的时延，使得信号的眼图张开最大。对于QAM信号而言，需要通过定时估计，根据码元速率实现定时采样，以得到更为理想的星座图。

4.类间和类内识别

通信信号的识别通常分为“类间识别”和“类内识别”两种。
类间识别：指对不同调制方式的识别。例如，PSK和QAM的识别。
类内识别：是指对调制方式相同而调制进制不同的信号的识别。例如，2PSK和4PSK或者16QAM和64QAM的识别。

本次毕设是对PSK和QAM的类间识别以及分别对PSK、QAM进行类内识别。在保证识别准确率的情况下，尽可能减少特征提取的种类数，以降低运算复杂度。

通过文献获悉，可以利用包络波动特征值 γmax进行区分可以将 QAM 信号区分出来，信号的 γmax特征值在不同信噪比下的变化是不同的，例如，PSK 信号在码元内包络恒定，而由于不同的码元载波信号初相位不同，因此码元之间存在幅度的突变，因此其 γmax特征值大于 0；而 QAM 信号具有包络起伏，因此其 γmax特征值比 PSK 信号更大，这种方法可进行考虑。

至于类内识别，可考虑高阶累积量和聚类的方法。

5.星座图模块

本篇博客用到一系列参考文献在此不一一列举，十分感谢。

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