本文關(guān)鍵詞：基于模塊化射頻儀器的調(diào)制信號(hào)識(shí)別算法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 調(diào)制識(shí)別 模擬調(diào)制 數(shù)字調(diào)制 高階累積量 PXIe模塊化儀器

【摘要】：調(diào)制識(shí)別是信號(hào)接收檢測(cè)和信號(hào)解調(diào)之間的環(huán)節(jié),它在電子對(duì)抗和民用無(wú)線電等領(lǐng)域有很多應(yīng)用。現(xiàn)有的調(diào)制識(shí)別技術(shù)在識(shí)別范圍、識(shí)別性能或者系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上還有所不足,調(diào)制識(shí)別的研究有著重要意義。本文研究了調(diào)制識(shí)別的算法并在PXIe模塊化儀器平臺(tái)上對(duì)識(shí)別算法做了實(shí)現(xiàn),本文的主要工作內(nèi)容如下：介紹了對(duì)各種調(diào)制信號(hào)的原理,分析了它們?cè)跁r(shí)域或者頻域上的不同,在此基礎(chǔ)上,研究了模擬調(diào)制信號(hào)的調(diào)制識(shí)別算法,給出了識(shí)別的流程。然后研究了決策樹(shù)和支持向量機(jī)的原理,分別設(shè)計(jì)了決策樹(shù)分類器和支持向量機(jī)分類器,并完成AM、FM、DSB、LSB和USB信號(hào)的識(shí)別仿真,仿真結(jié)果表明信噪比在lOdB以上時(shí),五種調(diào)制信號(hào)的正確識(shí)別率在95%以上。研究了數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別算法,包括瞬時(shí)特征提取,聚類算法和高階累積量算法。首先研究了瞬時(shí)特征提取法,構(gòu)造了瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)相位和瞬時(shí)頻率相關(guān)的特征量,在信噪比為lOdB的環(huán)境下,識(shí)別了2ASK,4ASK,BPSK, QPSK,2FSK和4FSK信號(hào),正確識(shí)別率高于90%。針對(duì)這種算法不能識(shí)別MQAM信號(hào)的問(wèn)題,本文接下來(lái)研究了減法聚類算法的原理,并采用減法聚類做調(diào)制信號(hào)識(shí)別,根據(jù)聚類分析的結(jié)果分別識(shí)別了MQAM, MPSK和MASK信號(hào),其中MQAM信號(hào)在信噪比為20dB時(shí),正確識(shí)別率在90%以上,MPSK信號(hào)在信噪比為lOdB時(shí),正確識(shí)別率在95%以上,而MASK信號(hào)在信噪比為15dB時(shí),正確識(shí)別率在95%以上。針對(duì)瞬時(shí)特征提取方法和聚類算法識(shí)別范圍較小的問(wèn)題,本文研究了高階累積量算法,基于四階和六階累積量,在信噪比較低的情況下,識(shí)別出了多種數(shù)字調(diào)制信號(hào)。同時(shí),也給出了OFDM和單載波信號(hào)之間的識(shí)別算法和仿真結(jié)果,結(jié)果表明高階累積量算法在信噪比為8dB時(shí),對(duì)4ASK, BPSK, QPSK,2FSK,16QAM,32QAM, OFDM等信號(hào)的正確識(shí)別率達(dá)到90%以上。研究了NI PXIe模塊化儀器平臺(tái)的調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),介紹了使用的軟件和硬件,給出了系統(tǒng)架構(gòu)圖。研究了調(diào)制識(shí)別用到的方法,設(shè)計(jì)了調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)的前面板和程序框圖,并利用調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)對(duì)調(diào)制信號(hào)做了識(shí)別,結(jié)果表明調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)對(duì)4ASK,BPSK, QPSK,2FSK,16QAM，32QAM等信號(hào)的正確識(shí)別率在90%以上。最后,對(duì)本文的工作做了總結(jié)和展望。
【關(guān)鍵詞】：調(diào)制識(shí)別 模擬調(diào)制 數(shù)字調(diào)制 高階累積量 PXIe模塊化儀器
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【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4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 課題研究背景8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 虛擬儀器技術(shù)13-14
• 1.4 論文的主要工作14-16
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 調(diào)制信號(hào)識(shí)別理論基礎(chǔ)18-32
• 2.1 模擬調(diào)制信號(hào)的產(chǎn)生18-23
• 2.1.1 AM信號(hào)18-19
• 2.1.2 雙邊帶調(diào)幅信號(hào)19-20
• 2.1.3 單邊帶調(diào)幅信號(hào)20-21
• 2.1.4 FM信號(hào)21-23
• 2.2 數(shù)字調(diào)制信號(hào)的產(chǎn)生23-28
• 2.2.1 振幅鍵控23-24
• 2.2.2 相移鍵控24-25
• 2.2.3 頻移鍵控25-26
• 2.2.4 正交振幅調(diào)制26-28
• 2.3 OFDM信號(hào)的產(chǎn)生28-29
• 2.4 信號(hào)的瞬時(shí)特征參數(shù)提取29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 基于瞬時(shí)特征提取的模擬調(diào)制信號(hào)識(shí)別32-42
• 3.1 調(diào)制識(shí)別特征量選取32-34
• 3.2 決策樹(shù)實(shí)現(xiàn)模擬調(diào)制信號(hào)識(shí)別34-38
• 3.3 支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)模擬調(diào)制識(shí)別38-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 數(shù)字調(diào)制方式識(shí)別算法42-72
• 4.1 瞬時(shí)特征提取實(shí)現(xiàn)數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別42-47
• 4.2 聚類算法調(diào)制信號(hào)識(shí)別47-57
• 4.2.1 聚類算法定義及基本步驟48-49
• 4.2.2 常用聚類算法49-51
• 4.2.3 MQAM調(diào)制識(shí)別51-53
• 4.2.4 MPSK調(diào)制識(shí)別53-55
• 4.2.5 MASK信號(hào)調(diào)制識(shí)別55-57
• 4.3 高階累積量調(diào)制信號(hào)識(shí)別57-70
• 4.3.1 高階累積量的定義57-59
• 4.3.2 高階累積量的性質(zhì)59-61
• 4.3.3 數(shù)字調(diào)制信號(hào)的高階累積量值61-63
• 4.3.4 數(shù)字調(diào)制信號(hào)識(shí)別63-67
• 4.3.5 OFDM信號(hào)和單載波信號(hào)的識(shí)別67-70
• 4.4 本章小結(jié)70-72
• 第五章 基于PXIe模塊化射頻儀器的調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)72-94
• 5.1 系統(tǒng)介紹72-80
• 5.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)72-73
• 5.1.2 矢量信號(hào)發(fā)生器5673介紹73-76
• 5.1.3 矢量信號(hào)分析儀NI PXIe-566376-79
• 5.1.4 NIPXI-8115主控器79-80
• 5.2 利用RFSG和RFSA產(chǎn)生和分析調(diào)制信號(hào)80-83
• 5.3 調(diào)制識(shí)別算法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)83-93
• 5.3.1 AM和FM信號(hào)識(shí)別83-84
• 5.3.2 MPSK信號(hào)類內(nèi)識(shí)別84-87
• 5.3.3 MQAM信號(hào)類內(nèi)識(shí)別87-91
• 5.3.4 調(diào)制信號(hào)類間識(shí)別91-93
• 5.4 本章小結(jié)93-94
• 第六章 總結(jié)與展望94-96
• 致謝96-98
• 參考文獻(xiàn)98-106
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和科研成果106

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