認(rèn)知無線電技術(shù)是現(xiàn)代最主要的一種無線通信技術(shù),能有效的進(jìn)行頻譜管理,智能的認(rèn)知整個通信過程。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,認(rèn)知無線電也具有很重要的應(yīng)用價值,可以解決分配給醫(yī)療應(yīng)用的頻譜稀缺性所造成的干擾問題。認(rèn)知無線電技術(shù)分為硬件和軟件部分。軟件部分主要有基于認(rèn)知的調(diào)制識別技術(shù)、頻譜感知技術(shù)等。為了提高無線資源的使用效率,本文研究了常用通信信號及生物醫(yī)學(xué)信號的識別與認(rèn)知技術(shù)。這些技術(shù)有助于降低無線通信及遠(yuǎn)程醫(yī)療通信中的干擾,有助于信號的頻譜管理,提高頻譜利用率。信號調(diào)制識別技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測和認(rèn)知無線電中有著廣泛的應(yīng)用。通信信號的調(diào)制識別研究在已存在的相關(guān)算法中,基本分為兩類:一種為基于最大似然的判別算法,算法實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜,并且對模型的時間偏移、相位偏移、頻率偏移、相位噪聲等敏感[1];另一種為基于特征識別的算法,該算法實(shí)現(xiàn)簡單,如果選出合適的特征參數(shù),會具有很好的識別效果。即使在模型失配的情況下性能也較為穩(wěn)健,實(shí)用性能較強(qiáng)。本文重點(diǎn)研究典型通信信號及生物醫(yī)學(xué)信號的識別技術(shù)。主要目的是提出復(fù)雜度偏低、性能偏穩(wěn)健、識別效率較高的信號分類識別算法,降低遠(yuǎn)程醫(yī)療通信中的信號干擾,提高頻譜利用率,并且進(jìn)行頻譜優(yōu)化。本文基于現(xiàn)存的一些信號識別應(yīng)用,利用分形理論對噪聲不敏感的特性,取得了如下研究成果:1.提出了一種基于調(diào)和平均分形盒維數(shù)的認(rèn)知無線通信信號識別算法。首先,對接收到的信號通過希爾伯特變換進(jìn)行預(yù)處理,然后提取其盒維數(shù)以及峰度調(diào)和參數(shù),并將這兩個參數(shù)進(jìn)行調(diào)和平均,構(gòu)成調(diào)和平均分形盒維數(shù)這一特征參數(shù),并采用決策樹理論進(jìn)行分類識別。仿真結(jié)果表明,所提出的算法在5GHz免授權(quán)頻段WiFi、LTE-U、Bluetooth、ZigBee等系統(tǒng)共存時,在-5dB低信噪比的情況下對無線信號的調(diào)制識別率高達(dá)80%以上,遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)算法的識別率,并且具有較低的復(fù)雜度和特征穩(wěn)健性,易于工程應(yīng)用。2.提出了一種基于高階累積量和歸一化峰度的信號調(diào)制類型識別算法。在傳統(tǒng)信號分類識別中,高階累積量特征被廣泛運(yùn)用到信號的調(diào)制類型識別。但是,高階累積量識別的信號種類有限,針對這一問題,引入信號的歸一化峰度,提取信號的高階累積量和歸一化峰度這兩個特征參數(shù),利用級聯(lián)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為信號分類器,對通信信號進(jìn)行分類識別。對 2ASK、BPSK、4ASK、4PSK、2FSK、4FSK、16QAM等7種信號進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明,該聯(lián)合算法計(jì)算復(fù)雜度較低,抗噪性能較好。在測試樣本不少于100的條件下,信噪比不低于5dB時,準(zhǔn)確識別率能達(dá)到87%及以上。3.在生物醫(yī)學(xué)信號識別與認(rèn)知部分,重點(diǎn)研究了心電信號的特征提取與識別。對于正常心電信號和非正常心電信號的識別,提出一種新的算法,首先對心電信號進(jìn)行循環(huán)譜分析,得到心電信號的alpha循環(huán)頻率,然后進(jìn)行分形特征提取。心電信號的數(shù)據(jù)來自著名的MIT-BIH數(shù)據(jù)庫,經(jīng)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,心電信號識別方面,分形截距比分形盒維數(shù)更具有識別度。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：R-05;TN911.7
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究背景、現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢
    1.3 本文主要研究內(nèi)容和安排
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
第二章 典型通信信號的調(diào)制原理及模式識別方法
    2.1 典型通信信號的調(diào)制原理和分類
        2.1.1 典型通信信號的調(diào)制原理
        2.1.2 典型通信信號的分類
        2.1.3 擴(kuò)頻通信
        2.1.4 OFDM多載波調(diào)制通信
    2.2 通信信號調(diào)制方式識別算法
        2.2.1 循環(huán)累積量方法
        2.2.2 時域方法
        2.2.3 頻域方法
        2.2.4 時頻分析方法
        2.2.5 循環(huán)譜方法
        2.2.6 高階矩方法
        2.2.7 星座圖方法
        2.2.8 分形域方法
    2.3 分類規(guī)則
    2.4 小結(jié)
第三章 基于調(diào)和平均分形盒維數(shù)的認(rèn)知無線通信信號識別算法
    3.1 基于模式識別理論的調(diào)制方式識別算法
    3.2 分形理論
        3.2.1 分形理論的創(chuàng)始和發(fā)展
        3.2.2 分形的數(shù)學(xué)定義
        3.2.3 分形的性質(zhì)描述定義
    3.3 分形維數(shù)定義和計(jì)算
        3.3.1 分形盒維數(shù)的定義
        3.3.2 分形盒維數(shù)的計(jì)算
        3.3.3 高斯噪聲信號和調(diào)制信號的分形盒維數(shù)
    3.4 基于調(diào)和平均分形盒維數(shù)的認(rèn)知無線通信信號識別算法設(shè)計(jì)
        3.4.1 調(diào)和平均盒維數(shù)的定義
        3.4.2 仿真結(jié)果分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于高階累積量和歸一化峰度的信號調(diào)制類型識別算法
    4.1 高階累積量簡述
        4.1.1 高階累積量定義
        4.1.2 高階累積量的性質(zhì)
    4.2 調(diào)制信號的累積量理論分析
        4.2.1 MASK信號的高階累積量理論值
        4.2.2 MFSK信號的高階累積量理論值
        4.2.3 MPSK信號的高階累積量理論值
        4.2.4 MQAM信號的高階累積量理論值
        4.2.5 數(shù)字調(diào)制信號識別特征參數(shù)構(gòu)造
        4.2.6 歸一化峰度
    4.3 級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)
        4.3.1 徑向基函數(shù)
        4.3.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.4 仿真結(jié)果分析
    4.5 小結(jié)
第五章 生物醫(yī)學(xué)信號的識別與認(rèn)知技術(shù)研究
    5.1 生物醫(yī)學(xué)信號簡述
        5.1.1 生物醫(yī)學(xué)信號特點(diǎn)
        5.1.2 生物醫(yī)學(xué)信號處理主要過程
    5.2 心電信號的識別算法
        5.2.1 提取心電信號特征的方法
        5.2.2 識別算法設(shè)計(jì)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄

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本文編號：2890768