【摘要】：通信信號(hào)的參數(shù)估計(jì)與調(diào)制模式識(shí)別是通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵問(wèn)題,直接影響到后續(xù)信號(hào)解調(diào)的性能。隨著非合作通信系統(tǒng)在現(xiàn)代各種通信環(huán)境中的應(yīng)用變得越來(lái)越頻繁,信號(hào)參數(shù)的盲估計(jì)在軍事通信,衛(wèi)星通信等各個(gè)通信領(lǐng)域的地位日益突出。由于信號(hào)的參數(shù)盲估計(jì)又以準(zhǔn)確估算信號(hào)帶寬為前提,所以帶寬的準(zhǔn)確估計(jì)是非合作通信中的研究重點(diǎn)。一直以來(lái),信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別都是通信領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)所在,準(zhǔn)確判別信號(hào)的調(diào)制模式是研究者們一致致力的研究方向。實(shí)際的通信系統(tǒng)中,環(huán)境復(fù)雜多變,導(dǎo)致信號(hào)的頻譜可能變得復(fù)雜難以處理。在發(fā)送端沒(méi)有添加成型濾波器的情況下,會(huì)出現(xiàn)旁瓣,高噪聲等現(xiàn)象。這時(shí),工程上傳統(tǒng)的直接估算帶寬估計(jì)方法難以對(duì)信號(hào)帶寬進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì),從而對(duì)后續(xù)的信號(hào)處理步驟產(chǎn)生影響。所以本文的研究就是基于復(fù)雜信號(hào)頻譜的基礎(chǔ)上進(jìn)行的信號(hào)帶寬參數(shù)的估計(jì),并在對(duì)信號(hào)參數(shù)估計(jì)后對(duì)信號(hào)調(diào)制方式的識(shí)別進(jìn)行探索和研究。機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來(lái)逐步興起的新興概念,這一領(lǐng)域包含了大量適用于各類條件和問(wèn)題的優(yōu)秀算法。而通信領(lǐng)域的很多問(wèn)題和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的解決方向有所相似和重疊,所以本文致力于使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)傳統(tǒng)通信問(wèn)題進(jìn)行處理,并對(duì)通信算法進(jìn)行改進(jìn)。從信號(hào)復(fù)雜頻譜的角度出發(fā),本文使用深度學(xué)習(xí)回歸模型來(lái)對(duì)信號(hào)帶寬的起始位置和結(jié)束位置進(jìn)行估計(jì),仿真結(jié)果表明使用深度學(xué)習(xí)方案在復(fù)雜信號(hào)頻譜數(shù)據(jù)上進(jìn)行帶寬估計(jì)比起傳統(tǒng)方法有10到15個(gè)百分點(diǎn)左右的精度提升。同時(shí),本文對(duì)五種常規(guī)數(shù)字通信信號(hào)BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM進(jìn)行了調(diào)制識(shí)別算法的仿真,分別提出了基于傳統(tǒng)通信的算法與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法并對(duì)其進(jìn)行仿真測(cè)試。仿真結(jié)果表明使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在犧牲計(jì)算量的情況下在識(shí)別精度上有較大提升,尤其是在低信噪比的情況下。使用基于圖像分類的算法來(lái)對(duì)信號(hào)星座圖進(jìn)行識(shí)別從而實(shí)現(xiàn)調(diào)制模式的識(shí)別在低信噪比下工作良好。隨著計(jì)算力的逐漸提升,機(jī)器學(xué)習(xí)算法在實(shí)際應(yīng)用中也將會(huì)有著越來(lái)越好的表現(xiàn)。
【圖文】：

息估計(jì)的先決條件，，帶寬估計(jì)的準(zhǔn)確度直接影響。本章針對(duì)本文所研究的復(fù)雜信號(hào)頻譜的帶寬估法進(jìn)行詳細(xì)的介紹，為后續(xù)的參數(shù)準(zhǔn)確估計(jì)打下信號(hào)的帶寬估計(jì)包含了信號(hào)從低頻率到高頻率分段的所有頻率分帶寬是指在頻譜上信號(hào)頻段所占用的寬度。在通信致一個(gè)信號(hào)根據(jù)不同方式得到的帶寬可能有所差別統(tǒng)通信中常見(jiàn)的帶寬估計(jì)算法進(jìn)行介紹。寬估計(jì)算法簡(jiǎn)介信號(hào)帶寬的定義使用的是 3dB 帶寬。該種定義將的頻帶寬度作為帶寬衡量的標(biāo)準(zhǔn)。如下圖所示：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP181;TN911.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2683966