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面向MQAM信號(hào)圖域調(diào)制識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2020-12-17 05:41
  自動(dòng)調(diào)制分類(Automatic Modulation Classification,AMC)可以自動(dòng)識(shí)別待檢測(cè)信號(hào)的調(diào)制類型,信號(hào)的調(diào)制類型是通信信號(hào)的重要信息,因此調(diào)制識(shí)別是通信信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)的重要一環(huán)。在如電子戰(zhàn)、認(rèn)知無(wú)線電、頻譜監(jiān)測(cè)、機(jī)載車載通信等實(shí)際應(yīng)用中,AMC分類器是擔(dān)任重要任務(wù)的智能接收器,這些應(yīng)用普遍追求更高的頻譜效率和容錯(cuò)率,而M-QAM調(diào)制方式的通信信號(hào)正好滿足了這一需求。但是,對(duì)M-QAM調(diào)制方式的通信信號(hào)的使用也面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在MQAM信號(hào)的循環(huán)譜特征相似,且隨著階數(shù)的增加,高階MQAM信號(hào)累積量間的差異變小,其特征變得非常難以區(qū)分。這使得信號(hào)接收機(jī)識(shí)別MQAM調(diào)制階數(shù)使用常規(guī)手段實(shí)現(xiàn)類內(nèi)AMC成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的難題。本文根據(jù)近幾年來(lái)提出的圖域數(shù)字信號(hào)處理(Digital Signals Processing on Graphs,DSPG)理論,展開對(duì)MQAM調(diào)制類型通信信號(hào)類內(nèi)識(shí)別及其算法實(shí)現(xiàn)的研究,制定了新算法從仿真驗(yàn)證到算法實(shí)現(xiàn)的技術(shù)路線。主要研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線分為三部分。1.根據(jù)DSPG理論,結(jié)合... 

【文章來(lái)源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

面向MQAM信號(hào)圖域調(diào)制識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn)


認(rèn)知無(wú)線電的結(jié)構(gòu)示意圖

示意圖,頻譜,示意圖,無(wú)線電


電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.1認(rèn)知無(wú)線電的結(jié)構(gòu)示意圖頻譜監(jiān)測(cè)是無(wú)線電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分。如圖1.2是無(wú)線電監(jiān)測(cè)原理示意圖。圖1.2頻譜監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)示意圖

通信系統(tǒng)


電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1.3通信系統(tǒng)的調(diào)制識(shí)別1)MQAM通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀2009年,F(xiàn).Hameed和OADobre使用混合似然比法在計(jì)算接收信號(hào)的概率密度函數(shù)時(shí),把信號(hào)星座點(diǎn)進(jìn)行平均化處理[31],雖然這種方法不需要先驗(yàn)信息,但是由于高階MQAM信號(hào)有數(shù)量更多的星座點(diǎn),因此這種方法會(huì)帶來(lái)難以忍受的計(jì)算量。2016年,AbdelmutalabA等人提取了信號(hào)的基帶數(shù)據(jù)[32],并計(jì)算了高階累積量(HOS)作為識(shí)別區(qū)分依據(jù),設(shè)計(jì)了一種基于高階累積量的層次多項(xiàng)式識(shí)別分類器。2017年,MihandoostS等人對(duì)信號(hào)進(jìn)行離散小波變換(DWT)之后[33],提取相應(yīng)的小波分解系數(shù),利用支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)了部分MQAM信號(hào)的識(shí)別分眩ShiQinghua,KarasawaY利用非相干極大似然(ML)方法[34]對(duì)正交調(diào)幅信號(hào)進(jìn)行分類,該方法對(duì)頻率失配和相移具有很強(qiáng)的魯棒性。為了降低最優(yōu)非相干最大似然分類的復(fù)雜性,提出了兩個(gè)在各種條件下都表現(xiàn)良好的次優(yōu)選擇。從高信噪比近似得出結(jié)論,這個(gè)次優(yōu)方案可以提供接近最優(yōu)的性能。2017年,LiuXiaoyu等人把深度學(xué)習(xí)[35]來(lái)完成無(wú)線信號(hào)調(diào)制識(shí)別任務(wù)的價(jià)值,引入了一個(gè)卷積無(wú)線電調(diào)制識(shí)別網(wǎng)絡(luò)框架,使用GNUradio生成一個(gè)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集模擬了真實(shí)無(wú)線信道中的缺陷,并對(duì)包括MQAM信號(hào)在內(nèi)的10種不同的調(diào)制類型進(jìn)行識(shí)別。此外,還開發(fā)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)體系結(jié)構(gòu),并證明其性能優(yōu)于基于已有的方法。在遵循卷積無(wú)線電調(diào)制識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的框架情況下,發(fā)現(xiàn)了深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),提供比利用此網(wǎng)絡(luò)框架的已有技術(shù)狀態(tài)更高的精度。在高信噪比的情況下,把識(shí)別調(diào)制類型的正確率從75%提高到83.8%。最后,該文獻(xiàn)根據(jù)最近引入的殘余網(wǎng)絡(luò)(ResNet)和密集連接網(wǎng)絡(luò)(DenseNet)的思想開發(fā)架構(gòu),以實(shí)現(xiàn)高信噪


本文編號(hào):2921502

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