【摘要】：隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的推進(jìn),通信技術(shù)得到了長足發(fā)展。新環(huán)境、新需求和新目標(biāo)對信號檢測技術(shù)帶來了重大挑戰(zhàn),對各種無線環(huán)境的監(jiān)測,尤其是非合作模式下微弱信號的監(jiān)測,具有非常重要的意義。然而,現(xiàn)有的信號檢測理論只能對特定環(huán)境下的信號進(jìn)行有效識別和監(jiān)測,對非合作模式下的微弱信號進(jìn)行快速檢測和深度認(rèn)知的能力不足,這嚴(yán)重制約了無線通信管理和檢測技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。因此,研究非合作模式下微弱信號的監(jiān)測和識別技術(shù)具有重大的理論和工程意義。該問題首先需要對微弱信號進(jìn)行預(yù)處理,從而降低微弱信號受到的干擾,然后分別對各種應(yīng)用場景進(jìn)行研究:針對單個(gè)種類微弱信號識別問題,如果數(shù)據(jù)量較少,那么需要研究小數(shù)據(jù)樣本下微弱信號識別問題;如果數(shù)據(jù)量較大,那么需要研究大數(shù)據(jù)樣本下微弱信號識別問題;另一方面,如果識別微弱混合信號,則需要研究微弱混合信號分離和識別問題。針對上述問題,本文創(chuàng)新性地提出了各種解決方法和策略,其主要的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.非合作模式下微弱信號的預(yù)處理技術(shù)。收發(fā)信機(jī)之間的頻率偏移會嚴(yán)重影響識別精度,而且頻率偏移在實(shí)際通信系統(tǒng)中是無法完全消除的。然而,傳統(tǒng)的頻率偏移估計(jì)算法在非合作模式下的估計(jì)效果較差,無法有效地消除頻率偏移。針對該問題,我們提出了一種基于聚類的頻率偏移糾正算法,和傳統(tǒng)的頻率偏移糾正方法相比,本文提出的方法具有更高的精度,能夠有效地消除頻率偏移。另外,本文提出了基于譜聚類算法的調(diào)制方式粗估計(jì)技術(shù)。譜聚類算法是一種廣泛使用的聚類算法,但是傳統(tǒng)的譜聚類算法對信噪比較低的信號聚類效果較差,本文發(fā)現(xiàn)該缺陷出現(xiàn)的原因在于其距離矩陣構(gòu)建方式存在缺陷。針對傳統(tǒng)譜聚類算法的缺陷,本文提出了一種改進(jìn)的譜聚類算法,經(jīng)過實(shí)際通信系統(tǒng)的驗(yàn)證,該方法能夠有效地識別星座圖中的調(diào)制方式。然后根據(jù)識別后可能的結(jié)果構(gòu)造調(diào)制方式候選集,方便微弱信號的精細(xì)識別。2.小數(shù)據(jù)樣本下微弱信號精細(xì)識別技術(shù)�，F(xiàn)有的非合作模式下微弱信號的識別方法通常分為兩種:基于最大似然的方法和基于特征的方法。針對現(xiàn)有識別方法的不足,本文提出了一種基于字典學(xué)習(xí)的調(diào)制方式識別框架。而且基于該框架,提出了一種名為FBCDDL的新型字典學(xué)習(xí)算法,該算法有效地解決了現(xiàn)有方法的缺陷:(1).現(xiàn)有方法對干擾的魯棒性較差,而FBCDDL對干擾的魯棒性較強(qiáng);(2).現(xiàn)有方法的復(fù)雜度較高,而FBCDDL復(fù)雜度較低;(3).現(xiàn)有方法無法保證收斂性,而本文證明FBCDDL能夠保證收斂到全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法對噪聲、相位偏移以及頻率偏移等干擾有較強(qiáng)的魯棒性,而且具有更低的復(fù)雜度和更快的收斂速度。3.大數(shù)據(jù)樣本下的微弱信號精細(xì)識別技術(shù)。隨著業(yè)務(wù)量的上升,通信系統(tǒng)越來越需要對大數(shù)據(jù)樣本條件下的微弱信號進(jìn)行處理。本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微弱信號識別框架。該方法首先計(jì)算微弱信號的循環(huán)譜圖,然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號的循環(huán)譜圖進(jìn)行分類和識別。針對微弱信號的特點(diǎn),本文在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù)中加入了新的懲罰項(xiàng)。該方法的能夠解決現(xiàn)有方法的缺陷:(1).現(xiàn)有方法需要人工提取特征并進(jìn)行識別,而該方法可以自動地提取特征;(2).現(xiàn)有方法的準(zhǔn)確度較低,而本文提出的方法具有較高的正確率。仿真表明,在數(shù)據(jù)樣本量較大的情況下,本文提出的方法具有更高的識別精度。4.非合作模式下微弱混合信號分離和識別方法研究。日益緊張的頻譜資源導(dǎo)致一些頻段由不同通信系統(tǒng)共用,這使得不同的信號相互混合的情況越來越普遍。本文提出了一種新型的微弱混合信號分離和識別方法,該方法解決了現(xiàn)有非合作模式下微弱混合信號的分離和識別方法的缺陷:(1).現(xiàn)有方法應(yīng)用場景受限,而本文提出的方法應(yīng)用場景更廣;(2).現(xiàn)有信號識別方法分類精度較低,而本文提出的方法具有更高的分類精度。
【圖文】：

都依靠非合作模式下微弱信號識別的理論和技術(shù)。逡逑根據(jù)文獻(xiàn)［２１－２３］，微弱信號指信噪比很低，淹沒在噪聲中的信號。非合作模式逡逑下微弱信號的識別系統(tǒng)如圖１－１所示，可見，非合作模式下微弱信號的識別通常分兩逡逑步：預(yù)處理階段和識別階段。預(yù)處理階段的主要工作是估計(jì)和消除各種千擾，如噪逡逑聲和頻率偏移等。在非合作模式下，各種干擾對識別結(jié)果造成嚴(yán)重影響，尤其是頻逡逑率偏移對信號識別正確率影響非常明顯，這是因?yàn)轭l率偏移會導(dǎo)致星座圖的旋轉(zhuǎn)，逡逑使星座圖嚴(yán)重失真。逡逑ｒ邐，邋干擾邋「邐，逡逑｜邐邋邐！邋Ｌ－ｔ－Ｊ＾邐＼邐逡逑｜輸入符號一＊調(diào)制器￣￣１１邐｜邐？解調(diào)器＋輸出符號逡逑｜邐丨信道丨卜類器‘邐｜逡逑＿邋＆ＪＬ＆邋＿邐邐ｉ邐Ｌ邋＿邐＿邋接ｆ邋器逡逑圖１－１：非合作模式下微弱信號識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑預(yù)處理完成之后是非合作模式下微弱信號識別非常關(guān)鍵的步驟，即選擇合適的逡逑信號識別分類方法，現(xiàn)有分類方法主要可以分為兩類：１．基于最大似然（Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ逡逑Ｂａｓｅｄ

第一章緒論逡逑現(xiàn)盲檢測。然而，基于能量的檢測法對于微弱信號的檢測和識別性能較差，各種噪逡逑聲對能量檢測法的干擾是顯而易見的。另一種思路是基于相關(guān)性的檢測，通過挖掘逡逑信號的相關(guān)特性，，實(shí)現(xiàn)對信號的檢測和識別。因?yàn)榛谙嚓P(guān)性的檢測方法對于信號逡逑的能量并沒有明確要求，所以該方法能夠用來檢測和識別微弱信號。然而傳統(tǒng)的基逡逑于相關(guān)性的方法，如高階累積量和循環(huán)譜等方法都有其局限性，如復(fù)雜度較高、易逡逑受干擾影響等，因此我們采用字典學(xué)習(xí)算法識別非合作模式下小數(shù)據(jù)樣本的微弱信逡逑號。我們首先構(gòu)建本地的字典集，然后根據(jù)接收信號和本地字典集的相關(guān)性來識別逡逑非合作模式下小數(shù)據(jù)樣本量的微弱信號。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2631405