本文關(guān)鍵詞：基于循環(huán)譜的調(diào)制樣式識別與參數(shù)估計

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【摘要】：不同的調(diào)制信號有可能具有相同的頻譜,但是它們的循環(huán)譜卻各不相同,并且由于噪聲不具有循環(huán)平穩(wěn)性,使得循環(huán)譜具有非常強(qiáng)的抗噪聲性能,循環(huán)譜的這些優(yōu)點使得其非常適用于處理通信信號。鑒于此,本論文將探討循環(huán)譜在通信信號的調(diào)制樣式識別以及參數(shù)估計中的應(yīng)用,并進(jìn)行了以下的研究:1.闡述了信號具有循環(huán)平穩(wěn)性所應(yīng)具有的條件,即信號的均值函數(shù)以及自相關(guān)函數(shù)均是周期的。接著詳細(xì)分析了循環(huán)譜的本質(zhì),從深層意義上來說循環(huán)譜是信號內(nèi)部隱含周期性的表現(xiàn),簡單地來看循環(huán)譜反映了信號頻譜中兩根相距特定頻率的譜線之間的相關(guān)性。2.針對幾種典型的循環(huán)譜算法,詳細(xì)研究了它們的原理以及算法的復(fù)雜度,并給出了其實現(xiàn)步驟。接著,推導(dǎo)出了幾種常見通信信號:幅度調(diào)制信號(AM),脈沖幅度調(diào)制(PAM),二進(jìn)制相移鍵控(BPSK),四進(jìn)制相移鍵控(QPSK),最小移頻鍵控(MSK)的循環(huán)譜,分析了它們循環(huán)譜的特點,并且給出了其Matlab以及C++仿真圖。3.提取了幾種常用通信信號的循環(huán)譜特征,給出了它們的Matlab仿真圖。并且基于這些循環(huán)譜特征,設(shè)計出了多種信號分類器,例如樹形結(jié)構(gòu)分類器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等等。4.詳細(xì)研究了幾種基于循環(huán)平穩(wěn)性的波達(dá)角估計算法,這些算法包括:Cyclic MUSIC算法、Extend Cyclic MUSIC算法、Cyclic ESPRIT算法等等。首先在接收陣列為均勻線陣以及信號為互不相關(guān)的情況下,研究了這些算法在一維波達(dá)角估計中的應(yīng)用,并且給出了仿真結(jié)果,通過仿真結(jié)果可以看出,這些算法均對信號的波達(dá)角估計具有選擇性。當(dāng)信號為相關(guān)時,引入了空間平滑技術(shù),通過仿真圖可以看出,經(jīng)過平滑之后,這些算法均可適用于估計相關(guān)信號的波達(dá)角,并且針對寬帶信號模型,介紹了基于循環(huán)互相關(guān)的信號子空間擬合波達(dá)角估計算法。接著,本文將這些算法應(yīng)用到二維波達(dá)角估計領(lǐng)域,詳細(xì)研究了接收陣列為均勻矩形陣以及均勻圓陣時,這些算法的波達(dá)角估計性能,并給出了仿真結(jié)果。最后,闡述了基于循環(huán)譜的信號載頻以及碼速率估計原理,并分析了其估計性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.3
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本文編號：1211131