本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種數(shù)字調(diào)制信號分類方法研究

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【摘要】：通信領(lǐng)域的迅猛發(fā)展、打贏信息化戰(zhàn)爭的新要求決定著通信、雷達(dá)等各種信號調(diào)制樣式的千變?nèi)f化,這就需要我們對不同調(diào)制樣式的信號分類方法進(jìn)行不斷的探索研究。當(dāng)前,識別信號的方法有很多,如對數(shù)似然比識別法、過零點(diǎn)法、數(shù)字相位統(tǒng)計相關(guān)變量識別法、基于決策理論識別法等等。本文主要研究的是依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對信號進(jìn)行識別的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是以人體的神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ),構(gòu)建解決信息處理等問題的模型,從而智能地實(shí)現(xiàn)不同的功能。根據(jù)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)與算法的不同,又分為很多種網(wǎng)絡(luò),當(dāng)然不同的網(wǎng)絡(luò)各有千秋,在實(shí)現(xiàn)不同的功能上也各有所能。論文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對幾種數(shù)字調(diào)制信號(2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK)的分類識別。首先,通過對幾種數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制技術(shù)的研究,確立了幾種特征參數(shù),從而設(shè)計了信號分類識別的流程。其次,根據(jù)信號分類特點(diǎn)及研究方向論文選取了RBF網(wǎng)絡(luò),并基于MATLAB軟件平臺,對RBF網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)幾種數(shù)字調(diào)制信號分類進(jìn)行了仿真實(shí)驗,主要有信號生成實(shí)驗(加入高斯白噪聲的信號)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、單個RBF網(wǎng)絡(luò)識別的仿真。最后,論文圍繞RBF網(wǎng)絡(luò)中心選取這一核心,在其算法上進(jìn)行了改進(jìn),將遞歸最小正交二乘法與RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了融合,并進(jìn)行仿真實(shí)驗,并將結(jié)果與單個RBF網(wǎng)絡(luò)識別對比,改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度和信號的識別率兩方面取得了明顯的改善。
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.3;TP183
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本文編號：1195743