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1.1研究背景
通信的目的是传输信息。通信系统的最基本的作用就是完成信息从单点到多点的传送过程[1]。在这个过程中，将会涉及到很多与通信信号相关的理论，如信号的发生、传送、接受、分析、处理等。这些与信号密切相关的过程都可以被纳入信号处理的范围，同时按照信号处理过程特征的不同，又可以将其分为模拟信号处理以及数字信号处理这两类范畴。
图1.1是典型的通信信号处理的系统结构框图，图1.2是模拟通信系统的典型结构图，图1.3是数字通信系统的典型结构图。
图1.1通信信号处理系统
图1.2 模拟通信传输系统的结构图
图1.3 数字通信传输系统的结构图
针对不同的通信环境，为了达到发送端和接收端的不同要求，信号处理系统通常会对信息数据采用不同的调制方式进行处理，从而呈现出各种各样的信号特性。在信号的调制方式和调制参数这些先验知识未知的情况下，我们很难从一系列复杂信息中提取出必要的有用信号，因此信号的调制识别过程在信号处理中就显得尤为关键。
调制识别是无线通信中的重要组成部分，在信号检测和信号解调之间扮演着重要角色。在对信号进行解调时，除了需要知道信号的载频、带宽等具体的特征参数外，还必须确定信号的调制方式以及相应的调制参数。对于协作通信来说，由于通信双方事先已经约定好载波频率、调制方式、符号速率等详细的通信参数，所以通信中的接收方在接收信号后，只需要通过已知的调制信息对信号进行处理分析即可，不再需要对其进行调制识别。然而在非协作通信中，通信调制方式识别就显得十分必要。对于调制参数未知的信号，还需要估计其符号速率等调制参数,用于后续的信号解调或进一步分析处理信号。
近年来，国内外对于信号的调制识别的研究越来越多，实现调制识别的算法也呈现出多样性，并且这些算法已经取得了较为理想的成果。随着计算机、人工智能、无线通信技术的迅猛发展，调制识别技术越来越受到人们的关注，并取得了飞快的进步，尤其是在弱信号的检测和识别方面，研究成果显著。
目前，信号的调制识别根据其识别过程的不同可以大致分为人工识别和自动识别。人工识别是很早就被已经被提出，经过长时间的完善，已经成为一种较为成熟的识别方法。在现代信号处理中，它依旧广泛运用于信号的调制识别，特别是在一些模拟调制信号的识别上，如AM信号、FM信号等，人工识别依然具有其特有的优势。然而，由于数字调制信号在通信中的使用频率越来越高，并且有超越模拟调制信号的趋势，数字调制方式开始逐渐成为一种主流的调制方式，而人工识别在数字调制方面的优势并不明显。因此，对数字调制信号进行识别逐渐成为目前调制识别技术的发展趋势。
1.2 发展概况
早期的通信信号调制识别是通过人工干预的途径来得以实现的，这种方法对操作员的要求很高，需要经验丰富的操作员根据可观察的信号特征去人为的判断信号的调制方式，并选择合适的解调器通过一系列解调算法将信号解调出来。人工识别的优越性在于它可以通过人为的努力来提高识别的正确性，这是自动识别技术所不具备的。然而人工可识别的调制方式毕竟有限，操作员需要耗费大量的时间精力，因此这种方法具有较大的局限性。自动调制识别技术的出现则很好地缓解了人工参与识别所遇到的问题，并且随着计算机技术和数字信号处理技术的快速发展，开始广泛运用到各个领域。1969年4月，C.S.Waver等四名作者在斯坦福大学的学术报告会上发表了有史以来首篇自动调制识别研究成果的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自动分类》，这标志着信号的调制识别技术技术开始逐步发展起来[2]。从那之后，关于调制识别技术的研究开始层出不穷，并相继取得了一些较为满意的研究成果。相比于国外，国内对于调制识别的研究发展相对较为缓慢，并且大多数文献资料都是以国外文献为基础，识别算法也是在国外已提出算法上进行的综合和改进。
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