Парамонов А.А., Милорадов Г.А.

ВЛИЯНИЕ ДЛИТЕЛЬНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ СИГНАЛА НА КУМУЛЯНТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРИЗНАКИ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВИДА ЦИФРОВОЙ МОДУЛЯЦИИ СИГНАЛА

Резюме: В статье оценивается информативность кумулянтных информационных признаков (КИП) при решении задачи идентификации вида цифровой модуляции сигнала в зависимости от количества сигнальных символов в анализируемой реализации сигнала. Приведено описание видов цифровой модуляции сигналов, областей их применения и выбраны среди них актуальные в настоящее время для анализа. Рассмотрен подход к оценке информативности КИП с помощью статистических параметров: размаха, среднеквадратичного отклонения (СКО) и дисперсии относительного среднего значения КИП. Проведен анализ поведения значений КИП в зависимости от количества сигнальных символов в обрабатываемой реализации сигнала и отобраны наиболее информативные для решения задачи идентификации вида цифровой модуляции радиосигнала. Разработана и обучена искусственная нейронная сеть (ИНС) для идентификации вида модуляции сигнала по отобранным информативным КИП. Проведен анализ и сравнение полученных результатов с результатами других авторов.

Ключевые слова: система радиосвязи, когнитивное радио, цифровая модуляция, кумулянт, искусственная нейронная сеть, компьютерное моделирование.

A.A. Paramonov, G.A. Miloradov

INFLUENCE OF SIGNAL REALIZATION DURATION ON CUMULANT INFORMATION FEATURES IN DIGITAL MODULATION TYPE IDENTIFICATION

Summary: The article evaluates the informativeness of cumulant-based information features (CIF) in solving the problem of digital signal modulation type identification depending on the number of signal symbols in the analyzed signal realization. It provides a description of digital signal modulation types, their application areas, and selects the most relevant ones for current analysis. The approach to assessing CIF informativeness is examined using statistical parameters: range, standard deviation (SD), and variance of relative mean CIF values. The behavior of CIF values is analyzed depending on the number of signal symbols in the processed realization, and the most informative features for identifying the type of digital radio signal modulation are selected. An artificial neural network (ANN) was developed and trained to identify signal modulation types based on the selected informative CIF. The obtained results were analyzed and compared with those of other authors.

Keywords: radio communication system, cognitive radio, digital modulation, cumulant, artificial neural network, computer modeling.

DOI: 10.34219/2078-8320-2025-16-3-25-31