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基于壓縮感知的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法

發(fā)布時(shí)間:2017-08-11 07:43

  本文關(guān)鍵詞:基于壓縮感知的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法


  更多相關(guān)文章: PSK信號(hào) 調(diào)制識(shí)別 參數(shù)估計(jì) 壓縮感知 低秩矩陣恢復(fù) 有限字符集特征


【摘要】:本文研究基于壓縮感知理論的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及載頻和符號(hào)率估計(jì)方法。文中分析了PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量的功率譜稀疏模型,并提出了PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量壓縮感知模型、PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量低秩矩陣恢復(fù)模型及PSK信號(hào)有限字符集壓縮感知模型。其中,根據(jù)處理流程及使用測量矩陣的不同,PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量壓縮感知模型又分為兩個(gè)不同的模型。文中提出的模型均有相應(yīng)的理論保證,仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型的有效性。此外,本文針對(duì)PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量低秩矩陣恢復(fù)模型給出了一種改進(jìn)的高效算法,可以解決實(shí)際應(yīng)用中,由于噪聲等因素造成的PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量數(shù)據(jù)矩陣非嚴(yán)格低秩的問題。
【關(guān)鍵詞】:PSK信號(hào) 調(diào)制識(shí)別 參數(shù)估計(jì) 壓縮感知 低秩矩陣恢復(fù) 有限字符集特征
【學(xué)位授予單位】:中國工程物理研究院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN911.3
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-24
  • 1.1 背景及意義7
  • 1.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)7-20
  • 1.2.1 凸優(yōu)化理論簡介8-9
  • 1.2.2 壓縮感知理論9-15
  • 1.2.3 低秩矩陣恢復(fù)理論15-18
  • 1.2.4 支持向量機(jī)簡介18-20
  • 1.3 研究現(xiàn)狀20-22
  • 1.3.1 基于Nyquist采樣的調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法20-21
  • 1.3.2 基于壓縮感知的調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法21-22
  • 1.4 本文主要研究內(nèi)容22-24
  • 第二章 PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量的功率譜特征24-34
  • 2.1 PSK信號(hào)模型24-25
  • 2.2 PSK信號(hào)高階統(tǒng)計(jì)量功率譜特征25-32
  • 2.3 PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法32-33
  • 2.3.1 PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別策略33
  • 2.3.2 PSK參數(shù)估計(jì)策略33
  • 2.4 小結(jié)33-34
  • 第三章 基于高階統(tǒng)計(jì)量壓縮感知模型的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法34-44
  • 3.1 高次方信號(hào)壓縮采樣方案34-39
  • 3.1.1 方案介紹34-37
  • 3.1.2 仿真驗(yàn)證37-39
  • 3.2 非均勻壓縮采樣方案39-43
  • 3.2.1 方案介紹39-41
  • 3.2.2 仿真驗(yàn)證41-43
  • 3.3 小結(jié)43-44
  • 第四章 基于高階統(tǒng)計(jì)量低秩模型的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法44-57
  • 4.1 正弦信號(hào)的AR模型44
  • 4.2 數(shù)據(jù)矩陣的低秩結(jié)構(gòu)44-46
  • 4.3 高階統(tǒng)計(jì)量的低秩矩陣恢復(fù)理論建模46-48
  • 4.4 截?cái)嗟钠娈愔涤蛑邓惴?TSVT)48-49
  • 4.5 基于TSVT的調(diào)制識(shí)別及參數(shù)估計(jì)方法49-51
  • 4.6 仿真驗(yàn)證51-54
  • 4.6.1 小樣本51-53
  • 4.6.2 大樣本53-54
  • 4.7 低秩模型與L_1優(yōu)化模型的比較54-56
  • 4.7.1 壓縮率55
  • 4.7.2 計(jì)算復(fù)雜度55-56
  • 4.8 小結(jié)56-57
  • 第五章 基于有限字符集壓縮感知模型的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法57-70
  • 5.1 有限字符集特征57-59
  • 5.2 有限字符集特征壓縮感知模型59-63
  • 5.3 有限字符集特征壓縮感知模型的擴(kuò)展63-66
  • 5.3.1 其它調(diào)制樣式63-66
  • 5.3.2 多信號(hào)的有限字符集壓縮感知模型66
  • 5.4 基于有限字符集壓縮感知模型的PSK信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法66-67
  • 5.5 討論67-68
  • 5.6 仿真驗(yàn)證68-69
  • 5.7 小結(jié)69-70
  • 第六章 總結(jié)與展望70-73
  • 6.1 全文總結(jié)70-71
  • 6.2 研究展望71-73
  • 致謝73-74
  • 參考文獻(xiàn)74-82
  • 附錄A 碩士研究生期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況82-83
  • 附錄B 碩士研究生期間獲獎(jiǎng)情況83

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進(jìn)展[J];電子學(xué)報(bào);2009年05期

2 陳旗,董天寶,陳鵬舉;軟件無線電偵察系統(tǒng)中的信號(hào)處理技術(shù)[J];航空電子技術(shù);2003年04期

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本文編號(hào):654956

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