發(fā)布時(shí)間：2021-10-15 15:16

　　在現(xiàn)代信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中,電磁環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜,雷達(dá)輻射源個(gè)體識(shí)別越來(lái)越具有實(shí)戰(zhàn)意義。個(gè)體識(shí)別是對(duì)具有不同細(xì)微個(gè)體差異性的輻射源進(jìn)行細(xì)致表征和識(shí)別的過(guò)程,側(cè)重點(diǎn)已經(jīng)不再局限于對(duì)電磁信號(hào)的參數(shù)測(cè)量和調(diào)制方式識(shí)別,而是重點(diǎn)反映物理設(shè)備固有的附加調(diào)制特征,該特征不隨調(diào)制參數(shù)的改變而改變,具有表征設(shè)備個(gè)體的“指紋”特性。寬帶射頻功率放大器是雷達(dá)和通信系統(tǒng)中常見的基本組成部分之一,常常會(huì)蘊(yùn)含個(gè)體特征,對(duì)其記憶效應(yīng)、非線性失真等行為特性進(jìn)行分析和對(duì)功率放大器進(jìn)行個(gè)體識(shí)別具有重要意義。針對(duì)以上問(wèn)題,本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自提取特征的特點(diǎn)來(lái)對(duì)寬帶射頻功率放大器進(jìn)行個(gè)體識(shí)別,同時(shí)利用特征解譯算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型輸出結(jié)果做到可解釋,本文工作如下:首先,介紹了課題背景;對(duì)國(guó)內(nèi)外的射頻功率放大器行為建模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可解釋性研究發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜述;提出了本課題的研究?jī)?nèi)容。其次,分析了寬帶射頻功率放大器的非線性失真行為,其中諧波失真、互調(diào)失真和記憶效應(yīng)是主要的失真行為;利用Matlab建立寬帶射頻功率放大器非線性行為模型同時(shí)利用ADS設(shè)計(jì)寬帶射頻功率放大器電路分別在軟件和硬件層面仿真了寬帶射頻功率放大器... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 寬帶射頻功率放大器行為模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 功率放大器個(gè)體識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解譯研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 本文研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 深度學(xué)習(xí)基本理論及網(wǎng)絡(luò)模型解譯算法
    2.1 引言
    2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用
        2.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)在信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用
        2.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用
        2.2.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)在信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用
    2.3 深度學(xué)習(xí)理論
        2.3.1 非線性激活函數(shù)
        2.3.2 最優(yōu)化準(zhǔn)則
        2.3.3 反向傳播算法
        2.3.4 常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.4 常用模型解譯算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 功率放大器非線性失真行為仿真研究
    3.1 引言
    3.2 功率放大器行為建模
        3.2.1 無(wú)記憶功率放大器模型
        3.2.2 有記憶功率放大器模型
        3.2.3 基于Matlab的功率放大器PH模型建立
        3.2.4 基于ADS的功率放大器電路搭建
    3.3 非線性失真仿真
    3.4 本章小結(jié)
第4章 寬帶射頻功率放大器個(gè)體識(shí)別以及模型解譯
    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.2 網(wǎng)絡(luò)模型選取以及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.3 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及個(gè)體識(shí)別
    4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解譯
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別重力異常體[J]. 王逸宸,柳林濤,許厚澤.  物探與化探. 2020(02)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輻射源信號(hào)識(shí)別算法[J]. 葉文強(qiáng),俞志富,王虎幫,張奎.  計(jì)算機(jī)仿真. 2019(09)
[3]Visual interpretability for deep learning:a survey[J]. Quan-shi ZHANG,Song-chun ZHU.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2018(01)
[4]基于深度反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法[J]. 彭亞麗,張魯,張鈺,劉侍剛,郭敏.  軟件學(xué)報(bào). 2018(04)
[5]射頻器件時(shí)域非線性行為建模綜述[J]. 孫金龍,林茂六,吳芝路.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2015(11)
[6]基于改進(jìn)Fisher準(zhǔn)則的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法[J]. 孫艷豐,齊光磊,胡永利,趙璐.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(06)
[7]深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 郭麗麗,丁世飛.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(05)
[8]基于MATLAB的功率放大器行為級(jí)建模方法研究[J]. 董一伯,劉久文,鄒世源.  電子測(cè)量技術(shù). 2013(01)
[9]基于成對(duì)約束的判別型半監(jiān)督聚類分析[J]. 尹學(xué)松,胡思良,陳松燦.  軟件學(xué)報(bào). 2008(11)
[10]基于MATLAB的RF功率放大器互調(diào)失真仿真分析[J]. 黃丹,鄔書躍,田新廣.  通信技術(shù). 2003(04)

博士論文
[1]射頻功放數(shù)字預(yù)失真線性化技術(shù)研究[D]. 詹鵬.電子科技大學(xué) 2012
[2]寬帶通信中有記憶射頻功率放大器的建模與預(yù)失真方法[D]. 金哲.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源識(shí)別技術(shù)[D]. 冷鵬飛.中國(guó)艦船研究院 2018
[2]射頻功率放大器最優(yōu)行為模型的選取與指紋特征的識(shí)別[D]. 黃雨佳.中國(guó)工程物理研究院 2016



本文編號(hào)：3438186