發(fā)布時間：2017-05-02 12:12

  本文關(guān)鍵詞：基于高階累積量與譜分析的數(shù)字調(diào)制信號識別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通信技術(shù)的快速發(fā)展使得數(shù)字通信信號的調(diào)制類別變得愈加多樣化,通信信號調(diào)制識別不僅在民用方面發(fā)揮著巨大的作用而且軍用方面同樣扮演著重要的角色。調(diào)制識別在信號處理領(lǐng)域已成為熱點研究課題,它的主要任務(wù)是在對截獲的未知信號進行處理之后從中提取出來合適的特征參數(shù),然后根據(jù)提取出來的特征參數(shù)再采用適當?shù)乃惴▉韺φ{(diào)制信號做出判決,確定出信號的調(diào)制方式,為之后信號的處理及分析提供依據(jù)。本文主要對數(shù)字通信信號在復(fù)雜的噪聲環(huán)境的調(diào)制識別進行了研究,主要做了以下工作:1.本文介紹了常見的數(shù)字通信信號的調(diào)制原理、數(shù)學(xué)表達形式以及關(guān)鍵技術(shù),為后續(xù)的數(shù)字調(diào)制信號的識別提供了理論依據(jù)。2.在高斯白噪聲信道環(huán)境下,對信號的調(diào)制識別進行了研究。針對現(xiàn)有基于高階累積量調(diào)制識別方法存在的識別信號數(shù)量少、抗噪聲性能差等問題,本文提出了一種基于八階累積量與二次方譜的調(diào)制識別方法,利用信號的四階、八階累積量以及信號二次方譜的譜線特征構(gòu)造出了四個特征參數(shù),實現(xiàn)了對4ASK、2PSK、QPSK、OQPSK、8PSK、π/4-QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、8QAM、16QAM、32QAM等12種信號的識別,并將提出的方法在相同的條件下與文獻中同類方法進行實驗對比及分析。結(jié)果表明,本文所提的算法在信噪比等于4dB的環(huán)境下,12種信號都可以實現(xiàn)90%以上的識別率。在識別信號數(shù)量、抗噪性能、識別率方面均優(yōu)于文獻[43]、文獻[45]的方法。3.對信號在非高斯噪聲環(huán)境下的調(diào)制識別進行研究。重點研究Alpha噪聲下基于信號循環(huán)譜的調(diào)制識別技術(shù)。首先介紹了Alpha噪聲的含義以及特點,針對已有識別方法存在的低混合信噪比下識別性能差、復(fù)雜度高等問題,本文在Alpha噪聲環(huán)境下提出了一種基于循環(huán)譜譜線特征的調(diào)制識別方法,通過分析預(yù)處理后信號的循環(huán)譜譜線特征,構(gòu)造出四個特征參數(shù),實現(xiàn)了對2PSK、QPSK、2FSK、4FSK、MSK5種信號的識別,并將提出的方法在同等條件下與文獻中同類方法進行實驗效果對比及分析。結(jié)果表明,本文所提方法在在混合信噪比為3dB時,五種信號的識別率均達到100%。在抗噪聲性能、識別率方面均優(yōu)于文獻[55]、文獻[56]的方法。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字調(diào)制信號 調(diào)制識別 高階累積量 Alpha噪聲 預(yù)處理 循環(huán)譜 特征參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 調(diào)制識別研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 基于決策論的識別方法11-12
• 1.2.2 基于統(tǒng)計模式的識別方法12-14
• 1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排14-16
• 第二章 數(shù)字通信信號的基本調(diào)制技術(shù)16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 調(diào)制的基本概念16
• 2.3 數(shù)字調(diào)制技術(shù)的基本概念16-17
• 2.4 二進制數(shù)字調(diào)制原理17-21
• 2.4.1 2ASK調(diào)制原理17-18
• 2.4.2 2FSK調(diào)制原理18-19
• 2.4.3 2PSK調(diào)制原理19-21
• 2.5 多進制數(shù)字調(diào)制原理21-23
• 2.5.1 多進制振幅鍵控(MASK)21-22
• 2.5.2 多進制頻移鍵控(MFSK)22
• 2.5.3 多進制相移鍵控(MPSK)22-23
• 2.6 正交振幅調(diào)制23-24
• 2.7 恒包絡(luò)調(diào)制（OQPSK、π/4-QPSK、MSK）24-27
• 2.7.1 偏移四相相移鍵控（OQPSK）24-25
• 2.7.2 π/4 四相相移鍵控（π/4-QPSK）25-26
• 2.7.3 最小頻移鍵控（MSK）26-27
• 2.8 本章小結(jié)27-28
• 第三章 高斯信道下基于高階累積量與二次方譜的數(shù)字調(diào)制信號的識別28-46
• 3.1 引言28-29
• 3.2 高階累積量與調(diào)制信號模型簡介29-31
• 3.2.1 高階累積量和高階矩29-30
• 3.2.2 信號模型30-31
• 3.3 各數(shù)字調(diào)制信號高階累積量的理論值31-33
• 3.4 基于八階累積量和二次方譜的調(diào)制信號識別方法33-38
• 3.4.1 特征參數(shù)的提取34
• 3.4.2 識別QPSK/OQPSK、8PSK/π/4-QPSK信號的特征參數(shù)的提取34-36
• 3.4.3 識別 2/4/8FSK信號的特征參數(shù)的提取36-37
• 3.4.5 識別流程37-38
• 3.5 性能仿真與分析38-44
• 3.5.1 各調(diào)制信號特征參數(shù)T1的仿真38-39
• 3.5.2 調(diào)制信號特征參數(shù)T2的仿真39-40
• 3.5.3 調(diào)制信號特征參數(shù)T3的仿真40
• 3.5.4 調(diào)制信號特征參數(shù)T4的仿真40-41
• 3.5.5 數(shù)字調(diào)制信號識別率的仿真及分析41-44
• 3.6 本章小結(jié)44-46
• 第四章 非高斯信道下基于循環(huán)譜的數(shù)字信號的調(diào)制識別46-63
• 4.1 引言46
• 4.2 Alpha穩(wěn)定分布簡介46-47
• 4.3 信號模型47-48
• 4.4 通信信號的循環(huán)譜48-51
• 4.4.1 循環(huán)譜相關(guān)概念48
• 4.4.2 通信信號循環(huán)譜的推導(dǎo)48-51
• 4.5 基于循環(huán)譜譜線特征的調(diào)制識別方法51-58
• 4.5.1 通信信號預(yù)處理51-52
• 4.5.2 預(yù)處理后通信信號的循環(huán)譜特征52-56
• 4.5.3 識別特征的提取及識別流程56-58
• 4.6 性能仿真與分析58-61
• 4.6.1 預(yù)處理函數(shù)的作用58-59
• 4.6.2 基于循環(huán)譜譜線特征的信號識別59-61
• 4.6.3 Alpha噪聲的特征指數(shù)? 對識別率的影響61
• 4.7 本章小結(jié)61-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻65-69
• 附錄69

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  本文關(guān)鍵詞：基于高階累積量與譜分析的數(shù)字調(diào)制信號識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：340935