發(fā)布時(shí)間：2020-07-31 16:13

【摘要】：輻射源信號(hào)調(diào)制識(shí)別技術(shù)是當(dāng)前無(wú)線電監(jiān)測(cè)、軍事電子偵察等領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題之一。其目的是對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境中的各類信號(hào)調(diào)制方式進(jìn)行分析與識(shí)別,為提高無(wú)線電用戶的使用安全和保密提供可靠保障,也為軍事防御系統(tǒng)提供有效的支持信息。本文主要研究復(fù)雜電磁環(huán)境中輻射源信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別方法,研究?jī)?nèi)容包括信號(hào)預(yù)處理、調(diào)制特征提取以及有監(jiān)督學(xué)習(xí)。本文的主要工作和取得的研究成果如下:在信號(hào)預(yù)處理方面,提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的信號(hào)降噪算法。該算法運(yùn)用ELM能夠?qū)⒎蔷�性問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性問(wèn)題解決的能力,實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪。本文將ELM應(yīng)用于信號(hào)降噪算法中,可在低信噪比條件下有效地實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪。在特征融合方面,提出了一種基于功率譜和高階累積量特征的融合識(shí)別算法。該算法運(yùn)用特征融合的思想,將功率譜的細(xì)微特征和高階累積量特征融合,較好地解決了復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)識(shí)別問(wèn)題。在特征提取方面,提出了一種基于獨(dú)立準(zhǔn)則特征的信號(hào)識(shí)別算法。該算法將希爾伯特-施密特成分分析法應(yīng)用于信號(hào)的調(diào)制識(shí)別中。相對(duì)于高階累積量特征提取方法,該特征提取方法無(wú)需已知信號(hào)的先驗(yàn)載波信息,較好地解決了非協(xié)作系統(tǒng)中的信號(hào)識(shí)別問(wèn)題。在分類器方面,針對(duì)決策樹分類器的閾值固定的局限性,研究了基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法,包括隨機(jī)森林和極限學(xué)習(xí)機(jī)。給出了兩種分類器的結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的調(diào)制識(shí)別,并從識(shí)別準(zhǔn)確率和時(shí)間復(fù)雜度兩個(gè)方面對(duì)兩種分類器進(jìn)行了對(duì)比分析。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.3;TP181
【圖文】：

圖 1.1 復(fù)雜電磁環(huán)境雜的電磁環(huán)境中，不論是實(shí)施控制，還是安全防護(hù)，都需要對(duì)環(huán)環(huán)境進(jìn)行有效的感知。為了完善對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境中的信號(hào)監(jiān)測(cè)中的信號(hào)有進(jìn)一步的了解，使區(qū)域、群眾安全得到更有效的安全

Eb/N0為3dB時(shí)，AM信號(hào)的奇異值分解降噪

（c）經(jīng)奇異值分解降噪的 4FSK 信號(hào)的頻譜圖 2.20 Eb/N0 為-3dB 時(shí)，4FSK 信號(hào)的奇異值分解降噪 2.19 為理想 AM 信號(hào)和 Eb/N0為 3dB 時(shí)，經(jīng)奇異值分解降噪前后的 A示。圖 2.20 為理想 4FSK 信號(hào)和 Eb/N0為-3dB 時(shí)，經(jīng)奇異值分解降噪

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本文編號(hào)：2776708