Парамонов А.А., Милорадов Г.А.

ВЛИЯНИЕ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИСКРЕТНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ КВАДРАТУРНЫХ ОТЧЕТОВ СИГНАЛА НА ТОЧНОСТЬ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВИДА МОДУЛЯЦИИ ПО КУМУЛЯНТНЫМ ИНФОРМАЦИОННЫМ ПРИЗНАКАМ

Резюме: В статье приведены результаты оценки информативности кумулянтных информационных признаков (КИП) при решении задачи идентификации вида цифровой модуляции сигнала (ИВЦМС) в зависимости от длины последовательности квадратурных отчетов в анализируемой реализации сигнала при фиксированном количестве сигнальных символов. Целью данного исследования является выбор рационального соотношения количества дискретных квадратурных отчетов (ДКО) на сигнальный символ и количества сигнальных символов в обрабатываемой реализации сигнала с точки зрения затрат вычислительных мощностей, времени наблюдения, требований, предъявляемых в частоте дискретизации и точности работы предложенного алгоритма ИВЦМС. Приведено описание предварительной обработки сигнала, предшествующей вычислению КИП и принятию решения. Проведен анализ поведения значений КИП в зависимости от соотношения количества ДКО на сигнальный символ и 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. Проведены анализ и сравнение полученных результатов с результатами других авторов.

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

A.A. Paramonov, G.A. Miloradov

INFLUENCE OF THE DURATION OF A DISCRETE SEQUENCE OF SIGNAL QUADRATURE SAMPLES ON THE ACCURACY OF MODULATION SCHEME IDENTIFICATION USING CUMULANT-BASED INFORMATION FEATURES

Summary: The article presents the results of assessing the informativeness of cumulant-based information features for solving the problem of digital modulation classification, depending on the length of the quadrature sample sequence in the analyzed signal realization with a fixed number of signal symbols. The aim of this research is to determine the optimal ratio between the number of discrete quadrature samples per signal symbol and the total number of signal symbols in the processed signal realization. This optimization considers computational load, observation time, requirements for the sampling rate, and the classification accuracy of the proposed modulation recognition algorithm. The description of the signal preprocessing stage preceding the calculation of cumulant features and the final decision is provided. The behavior of the cumulant-based features is analyzed as a function of the ratio between the number of discrete quadrature samples per symbol and the number of signal symbols. The most informative features for solving the digital radio signal modulation classification task have been selected. An artificial neural network (ANN) has been developed and trained to identify the signal modulation format using the selected informative cumulant-based features. The obtained results have been analyzed and compared with the results of other authors

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

DOI: 10.34219/2078-8320-2025-16-4-44-51