本文關(guān)鍵詞：連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)盲解調(diào)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 非協(xié)作通信 連續(xù)相位調(diào)制 多符號(hào)差分解調(diào) 盲估計(jì)

【摘要】：非協(xié)作通信,指的是接收方在發(fā)送方毫不知情的情況下完成信號(hào)的解調(diào),接收方的工作主要包括了以下兩個(gè)方面,一是調(diào)制參數(shù)估計(jì),二是利用估計(jì)出來(lái)的調(diào)制參數(shù)完成對(duì)接收信號(hào)的解調(diào)。連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)(CPM)是一種包絡(luò)恒定且具有連續(xù)相位的非線性調(diào)制信號(hào),擁有極高的頻譜利用效率和功率利用率,但調(diào)制參數(shù)個(gè)數(shù)眾多給CPM信號(hào)的盲解調(diào)帶來(lái)了異常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。論文主要從連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)算法和解調(diào)算法兩方面進(jìn)行展開(kāi),最后根據(jù)算法間的相互依賴關(guān)系將參數(shù)估計(jì)算法和解調(diào)算法進(jìn)行級(jí)聯(lián),完成CPM信號(hào)的盲解調(diào)。參數(shù)盲估計(jì)算法是在原有的符號(hào)周期、載波頻偏和調(diào)制指數(shù)的聯(lián)合盲估計(jì)基礎(chǔ)上,引入了近似熵和環(huán)形統(tǒng)計(jì)量的概念,基于CPM信號(hào)的近似熵和環(huán)形統(tǒng)計(jì)量對(duì)CPM信號(hào)具有很好的區(qū)分特性,因此可以將CPM信號(hào)的近似熵和環(huán)形統(tǒng)計(jì)量作為分類(lèi)特征利用支持向量機(jī)完成對(duì)信號(hào)的調(diào)制階數(shù)和頻率成形脈沖類(lèi)型的分類(lèi)識(shí)別,該算法完成了符號(hào)周期、載波頻率、調(diào)制指數(shù)、調(diào)制階數(shù)和頻率成形脈沖在內(nèi)的CPM信號(hào)的全部調(diào)制參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)。解調(diào)部分采用的是多符號(hào)差分解調(diào)算法,該算法具有很好的適應(yīng)能力可以適用于各種類(lèi)型的CPM信號(hào),并且對(duì)初始相位不敏感,很適合于用在無(wú)法獲得精確初始相位的盲解調(diào)過(guò)程中,并且可以通過(guò)增加差分符號(hào)個(gè)數(shù)來(lái)提高解調(diào)的性能,但計(jì)算復(fù)雜度也會(huì)隨之增加。最后將參數(shù)盲估計(jì)算法和解調(diào)算法級(jí)聯(lián)起來(lái),利用參數(shù)估計(jì)算法估計(jì)出來(lái)的信號(hào)的調(diào)制參數(shù)完成對(duì)CPM信號(hào)的解調(diào),對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行分析,仿真結(jié)果顯示系統(tǒng)具有良好的解調(diào)性能,并且允許估計(jì)出來(lái)的載波頻率、符號(hào)周期和調(diào)制指數(shù)存在一定的誤差。
【關(guān)鍵詞】：非協(xié)作通信 連續(xù)相位調(diào)制 多符號(hào)差分解調(diào) 盲估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號(hào)對(duì)照表9-10
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表10-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排15-19
• 第二章 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)分析19-31
• 2.1 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)19-23
• 2.1.1 連續(xù)相位調(diào)制方式19-21
• 2.1.2 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的相位狀態(tài)21-23
• 2.2 CPM信號(hào)的PAM分解和循環(huán)平穩(wěn)性23-26
• 2.2.1 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的PAM分解23-25
• 2.2.2 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)性25-26
• 2.3 連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的最大似然序列檢測(cè)26-29
• 2.3.1 最大似然準(zhǔn)則基本原理26-28
• 2.3.2 最大似然序列檢測(cè)28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 CPM信號(hào)調(diào)制參數(shù)聯(lián)合盲估計(jì)算法研究31-51
• 3.1 符號(hào)周期、載頻、調(diào)制指數(shù)的聯(lián)合盲估計(jì)算法原理31-33
• 3.2 調(diào)制階數(shù)和頻率成形脈沖的分類(lèi)識(shí)別基礎(chǔ)33-39
• 3.2.1 近似熵的概念34-35
• 3.2.2 環(huán)形統(tǒng)計(jì)量35-37
• 3.2.3 基于支持向量機(jī)的分類(lèi)識(shí)別37-39
• 3.3 改進(jìn)的CPM調(diào)制參數(shù)聯(lián)合盲估計(jì)算法39-45
• 3.3.1 改進(jìn)的CPM調(diào)制參數(shù)聯(lián)合盲估計(jì)算法流程分析39-43
• 3.3.2 原算法基礎(chǔ)上的改進(jìn)操作43-45
• 3.4 改進(jìn)的參數(shù)聯(lián)合估計(jì)算法性能仿真與分析45-49
• 3.4.1 算法對(duì)不同關(guān)聯(lián)長(zhǎng)度CPM信號(hào)估計(jì)性能46-47
• 3.4.2 算法對(duì)不同調(diào)制階數(shù)全響應(yīng)CPM信號(hào)的估計(jì)性能47-49
• 3.5 本章小結(jié)49-51
• 第四章 CPM信號(hào)差分解調(diào)算法研究51-61
• 4.1 算法的理論基礎(chǔ)51-53
• 4.1.1 CPM信號(hào)的差分記憶特性51-52
• 4.1.2 多符號(hào)差分解調(diào)的原理52-53
• 4.2 差分解調(diào)算法的解調(diào)性能分析53-55
• 4.3 解調(diào)性能仿真與運(yùn)算復(fù)雜度分析55-58
• 4.3.1 差分符號(hào)數(shù)對(duì)解調(diào)性能的影響55-56
• 4.3.2 初始相位對(duì)解調(diào)性能的影響56-57
• 4.3.3 調(diào)制指數(shù)對(duì)解調(diào)性能的影響57-58
• 4.3.4 運(yùn)算復(fù)雜度分析58
• 4.4 本章小結(jié)58-61
• 第五章 CPM信號(hào)盲解調(diào)系統(tǒng)性能分析61-69
• 5.1 CPM信號(hào)盲解調(diào)系統(tǒng)流程分析61-63
• 5.2 CPM信號(hào)盲解調(diào)系統(tǒng)的性能分析63-67
• 5.2.1 盲解調(diào)系統(tǒng)對(duì)CPM信號(hào)解調(diào)性能分析63-64
• 5.2.2 參數(shù)估計(jì)誤差對(duì)解調(diào)性能的影響64-67
• 5.3 本章小結(jié)67-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文內(nèi)容總結(jié)69
• 6.2 進(jìn)一步的研究方向69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-77
• 作者簡(jiǎn)介77-78

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張小艷;李強(qiáng);;基于SVM的分類(lèi)方法綜述[J];科技信息;2008年28期

2 張慶;劉丙杰;;基于PSO和分組訓(xùn)練的SVM參數(shù)快速優(yōu)化方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2008年16期

3 張玉明;程云鵬;徐友云;;一種新的雙多進(jìn)制正交擴(kuò)頻調(diào)制信號(hào)的差分解調(diào)算法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2007年05期

4 孫錦華;李建東;金力軍;;連續(xù)相位調(diào)制的減少狀態(tài)序列檢測(cè)算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2007年01期

5 王華忠;俞金壽;;核函數(shù)方法及其模型選擇[J];江南大學(xué)學(xué)報(bào);2006年04期

6 張仔兵,李立萍,肖先賜;連續(xù)相位調(diào)制信號(hào)的二階循環(huán)平穩(wěn)特性分析[J];電子與信息學(xué)報(bào);2005年11期

7 胥永剛,何正嘉;分形維數(shù)和近似熵用于度量信號(hào)復(fù)雜性的比較研究[J];振動(dòng)與沖擊;2003年03期

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本文編號(hào)：987391