發(fā)布時間：2018-03-14 03:46

  本文選題：Duffing振子　切入點：MSK調(diào)制　出處：《長春理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在信息傳輸與信息對抗中,通信信號的檢測與調(diào)制識別是十分重要的環(huán)節(jié)。為了提高通信信號的功率效率和安全性,使用諸如MSK、GMSK、擴(kuò)譜等現(xiàn)代調(diào)制技術(shù)的通信信號,由于這類通信信號功率譜密度較低,在強(qiáng)噪聲的環(huán)境下,傳統(tǒng)的信息對抗方法很難進(jìn)行檢測和識別。作為非線性科學(xué)分支的混沌理論,由于其具有對噪聲免疫以及對微弱信號敏感的特點,在微弱信號檢測領(lǐng)域具有極大的優(yōu)越性。本文提出利用Duffing振子進(jìn)行MSK信號的檢測與調(diào)制方式識別的研究。利用MSK調(diào)制信號相位連續(xù)、調(diào)制頻率正交、頻差最小的特點,首先建立了MSK信號的雙Duffing振子檢測模型,然后利用功率譜熵進(jìn)行狀態(tài)量化判定,并設(shè)計了信號的檢測流程。最后,提出了基于四個Duffing振子組合陣列的調(diào)制信號識別系統(tǒng),根據(jù)不同的調(diào)制信號使系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生不同組合變化原理,以功率譜熵作為特征,設(shè)計了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器進(jìn)行分類識別。該方案可識別2ASK、BFSK、BPSK和MSK已調(diào)信號。仿真結(jié)果表明,本文提出的檢測與識別方法具有可行性。與傳統(tǒng)的檢測和分類識別方法相比,本文所提的技術(shù)方案具有檢測靈敏、識別正確率高、對噪聲免疫,且不依賴于先驗信息的優(yōu)勢,在信噪比低至-20dB的條件下,系統(tǒng)仍然可以保持穩(wěn)定工作,具有穩(wěn)健性。
[Abstract]:In order to improve the power efficiency and security of communication signals, modern modulation technologies such as MSK / GMSK, spread spectrum and so on are used to detect and identify communication signals. Because of the low power spectral density of this kind of communication signal, it is difficult to detect and recognize the traditional information countermeasure method in the environment of strong noise. Because it is immune to noise and sensitive to weak signals, It has great superiority in the field of weak signal detection. In this paper, Duffing oscillator is used to detect and identify MSK signal. The characteristics of MSK modulation signal are continuous phase, quadrature modulation frequency and minimum frequency difference. First, the dual Duffing oscillator detection model of MSK signal is established, then the state quantization is determined by power spectrum entropy, and the signal detection flow is designed. Finally, a modulation signal recognition system based on four Duffing oscillator combination arrays is proposed. According to different modulation signals, the state of the system is changed by different combinations, which is characterized by power spectrum entropy. A classifier based on RBF neural network is designed to recognize 2ASK BFSKK and MSK modulated signals. The simulation results show that the proposed method is feasible and compared with the traditional detection and classification methods. The proposed scheme has the advantages of sensitive detection, high recognition accuracy, immunity to noise, and independent of prior information. Under the condition of low SNR to -20 dB, the system can still work stably and has robustness.
【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】：2017
【分類號】：TN911

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本文編號：1609461