發(fā)布時(shí)間：2017-08-29 18:14

  本文關(guān)鍵詞：基于SVM的信號(hào)解調(diào)算法

  更多相關(guān)文章： 信號(hào)解調(diào) 支持向量機(jī) 相位誤差 定時(shí)誤差

【摘要】：在小樣本、低信噪比條件下,同步參數(shù)估計(jì)會(huì)存在較大誤差,從而導(dǎo)致信號(hào)解調(diào)性能的降低。為了解決該問(wèn)題,將信號(hào)解調(diào)看成有限長(zhǎng)度采樣樣本的學(xué)習(xí)問(wèn)題,并利用支持向量機(jī)(SVM)良好的學(xué)習(xí)性能,在存在同步誤差的條件下,通過(guò)提高判決端的處理能力來(lái)改善系統(tǒng)的接收性能,提出了基于SVM的信號(hào)解調(diào)算法。在Matlab環(huán)境下,對(duì)提出算法在精準(zhǔn)同步、殘存同步誤差、高斯白噪聲和高斯色噪聲等情況進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真,結(jié)果表明,相比于匹配濾波器算法,基于SVM的信號(hào)解調(diào)算法能較好地克服定時(shí)誤差和相位誤差以及色噪聲對(duì)解調(diào)性能的影響。
【作者單位】： 中國(guó)衛(wèi)星海上測(cè)控部;
【關(guān)鍵詞】： 信號(hào)解調(diào) 支持向量機(jī) 相位誤差 定時(shí)誤差
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403421)~~
【分類號(hào)】：TN911.3
【正文快照】： 1引言為提高接收性能,通信系統(tǒng)一般采用相干接收的處理方式。無(wú)線信道的隨機(jī)性以及接收信號(hào)中存在的相位、定時(shí)誤差等參數(shù)的未知性,給相干接收的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了很大的難度。傳統(tǒng)的通信信號(hào)解調(diào)過(guò)程分為同步和解調(diào)兩個(gè)基本環(huán)節(jié),即首先進(jìn)行同步參數(shù)估計(jì),然后在假定同步參數(shù)已被精確

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：754714