隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)信息傳輸質(zhì)量的要求越來越高。衛(wèi)星通信系統(tǒng)信息傳輸距離遠(yuǎn),信道環(huán)境惡劣,信噪比波動(dòng)大,影響信道均衡的效果,降低調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別的準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能自動(dòng)提取信息中的特征,擬合非線性關(guān)系,常用于處理關(guān)系不確定或難以量化的問題。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別技術(shù)中,不需要推導(dǎo)調(diào)制信號(hào)間的區(qū)分特征。對(duì)于新增的調(diào)制信號(hào),增加少量數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),就能擬合時(shí)變信道的非線性特性。使用并行計(jì)算處理大數(shù)據(jù)量的調(diào)制信號(hào)提高計(jì)算效率,縮短模型訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng),提高模型的迭代更新周期,對(duì)于時(shí)變的衛(wèi)星信道至關(guān)重要。為了提高調(diào)制信號(hào)的識(shí)別率,只區(qū)分信噪比波動(dòng)大的調(diào)制信號(hào)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,設(shè)計(jì)能抑制碼間干擾、提高信噪比的均衡器也至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過迭代訓(xùn)練改變抽頭系數(shù),強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)指導(dǎo)模型更新方向,所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合能實(shí)現(xiàn)無訓(xùn)練數(shù)據(jù)的盲均衡,動(dòng)態(tài)更新抽頭系數(shù)擬合信道環(huán)境。本論文重點(diǎn)研究衛(wèi)星通信系統(tǒng)中調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別技術(shù)、調(diào)制信號(hào)并行處理技術(shù)和信道均衡技術(shù),重點(diǎn)解決寬帶衛(wèi)星調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別模型設(shè)計(jì)問題、基于spark框架的高速并行數(shù)據(jù)處理問題和信道均衡器設(shè)計(jì)問題。本論文的主要研究工作如下:(1)基于可變卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的寬帶衛(wèi)星調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別算法本文在研究衛(wèi)星通信調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,基于CNN網(wǎng)絡(luò),提出DCNN算法進(jìn)行信號(hào)模式識(shí)別。該方法對(duì)新的調(diào)制信號(hào)不需要再做特征提取工作,解決了星上調(diào)制信號(hào)難識(shí)別和對(duì)新加入的調(diào)制信號(hào)需要再做分類特征提取的問題。研究結(jié)果表明對(duì)信道條件復(fù)雜多變的衛(wèi)星調(diào)制信號(hào),本算法表現(xiàn)出較好的識(shí)別性能和魯棒性。(2)spark分布式并行調(diào)制信號(hào)圖像壓縮存儲(chǔ)算法在研究調(diào)制信號(hào)預(yù)處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,基于spark框架,提出spark分布式并行調(diào)制信號(hào)圖像壓縮存儲(chǔ)算法�？朔谟�(xùn)練衛(wèi)星調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別模型時(shí),需要處理大量數(shù)據(jù)的問題。研究結(jié)果表明,該算法具有并行處理功能,提高數(shù)據(jù)處理速度,節(jié)省內(nèi)存開銷,解決了訓(xùn)練DCNN網(wǎng)絡(luò)時(shí)間開銷大的問題,并縮短模型更新周期。(3)帶RL反饋的LSTME盲均衡算法研究能夠有效地改善因信道的各種噪聲和干擾引起的碼元失真的均衡技術(shù),基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),提出帶RL反饋的LSTME盲均衡算法。研究結(jié)果表明,該方法不需要訓(xùn)練序列就能實(shí)現(xiàn)均衡并且更能使原信號(hào)逼近接收信號(hào)的最佳估計(jì)值,解決了由于碼間干擾和衛(wèi)星信道環(huán)境等造成的低信噪比,均衡困難的問題,同時(shí)能改善調(diào)制信號(hào)模式識(shí)別難度。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN927.2
【部分圖文】：

信號(hào)平方譜是將信號(hào)先做平方變換后，計(jì)算變換后的功率譜。信號(hào)的平方譜??分析的是將調(diào)制信號(hào)平方后頻譜的功率分布特性。通過分析調(diào)制信號(hào)的平方譜可??以區(qū)分ＭＰＳＫ信號(hào)，如圖２－１所示，觀察信號(hào)平方譜的二倍頻分量，ＢＰＳＫ信號(hào)??有一單頻分量，然而ＱＰＳＫ與８ＰＳＫ信號(hào)在二倍頻處不是一個(gè)單頻分量。所以根??據(jù)調(diào)制信號(hào)的平方譜二倍頻處特性可以區(qū)分ＢＰＳＫ和ＱＰＳＫ、８ＰＳＫ。??＿２ＰＳＫ信號(hào)＿??圯?１〇〇［￣￣１—￣１—￣￣￣￣￣??８５０．?■??°３?３．２?３．４?３?６?３?Ｓ?４?４．２?４．４?４．６?４?Ｂ?５??鲼本（ｋＨｚ）??二？潔號(hào)??ｗｌＱ０＼￣￣￣Ｌｌ＂￣￣：??＾?５０?？?愚??°３?３．２?３?４?３?６?３?８?４?４２?４?４?４?６?４．Ｓ?５??頻率??—????１１０?Ｍｌ??０?Ｔ?＊?－?－－?‘一?一?１?—?一＇?—?—，－?■??３?３２?３?４?３．６?３?Ｓ?４?４?２?４?４?４６?４?Ｓ?５??烯率（ｋＨｚ＞??圖２－１?ＭＰＳＫ信號(hào)平方頻譜??１１??

信號(hào)平方譜是將信號(hào)先做平方變換后，計(jì)算變換后的功率譜。信號(hào)的平方譜??分析的是將調(diào)制信號(hào)平方后頻譜的功率分布特性。通過分析調(diào)制信號(hào)的平方譜可??以區(qū)分ＭＰＳＫ信號(hào)，如圖２－１所示，觀察信號(hào)平方譜的二倍頻分量，ＢＰＳＫ信號(hào)??有一單頻分量，然而ＱＰＳＫ與８ＰＳＫ信號(hào)在二倍頻處不是一個(gè)單頻分量。所以根??據(jù)調(diào)制信號(hào)的平方譜二倍頻處特性可以區(qū)分ＢＰＳＫ和ＱＰＳＫ、８ＰＳＫ。??＿２ＰＳＫ信號(hào)＿??圯?１〇〇［￣￣１—￣１—￣￣￣￣￣??８５０．?■??°３?３．２?３．４?３?６?３?Ｓ?４?４．２?４．４?４．６?４?Ｂ?５??鲼本（ｋＨｚ）??二？潔號(hào)??ｗｌＱ０＼￣￣￣Ｌｌ＂￣￣：??＾?５０?？?愚??°３?３．２?３?４?３?６?３?８?４?４２?４?４?４?６?４．Ｓ?５??頻率??—????１１０?Ｍｌ??０?Ｔ?＊?－?－－?‘一?一?１?—?一＇?—?—，－?■??３?３２?３?４?３．６?３?Ｓ?４?４?２?４?４?４６?４?Ｓ?５??烯率（ｋＨｚ＞??圖２－１?ＭＰＳＫ信號(hào)平方頻譜??１１??

接收信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，所以需要選對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行調(diào)制模式識(shí)別，再進(jìn)行信號(hào)的解??調(diào)工作，因此，衛(wèi)星信號(hào)調(diào)制模式識(shí)別就成為了目前有待解決的一個(gè)核心問題。??寬帶通信衛(wèi)星系統(tǒng)是由空間段、應(yīng)用段和控制端組成，如圖２－３。??／象??＼?鍪??＼?＿戶娜??像纖Ｉ傻關(guān)站??！?網(wǎng)控中心??ｉ賴賴網(wǎng)ｉ?廠■地“刁??—?？???ｉ??圖２－３寬帶通信衛(wèi)星系統(tǒng)??空間段中的通信衛(wèi)星可根據(jù)需要配置多個(gè)點(diǎn)波束，點(diǎn)波束可分業(yè)務(wù)波束和信??關(guān)點(diǎn)波束。業(yè)務(wù)點(diǎn)波束主要服務(wù)廣大用戶，可采用下行高速ＴＤＭ和上行ＭＦ－??ＴＤＭＡ體制；信關(guān)波束主要為干線連接，上下行均可采用高速ＴＤＭ方式。衛(wèi)星??１５??
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本文編號(hào)：2852039