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通信原理与通信技术_第二版_(张卫钢_著)_西安电子科技大学出版社_课后答案
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官方公共微信数字信号调制方式盲识别的研究--《哈尔滨工业大学》2006年硕士论文
数字信号调制方式盲识别的研究
【摘要】：
通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较新的研究方向,它有很大的应用前景,尤其是在军事通信领域。随着电子对抗技术研究的不断升温,迫切需要进行调制信号自动识别技术的研究,它被广泛应用于:信号确认、干扰识别、无线电侦听、信号监测和威胁分析等领域。
本文研究了数字信号调制方式的盲识别,即在不知道任何先验知识的情况下,对数字信号的调制方式进行判决。
首先,深入研究了文献中提出的各种调制方式识别方法,并采用基于特征提取的统计模式识别方法来进行调制方式的识别;分析了载波频率提取的一些方法,并从实际应用出发,从含有线性相位分量的瞬时相位求出的瞬时频率中存在载波频率分量,从中估计出载波频率;对现有的一些用来调制识别的特征参数进行了统计;而后,在带通采样理论的基础上,采用了基于多相滤波结构的特征提取方式,对调制信号的瞬时特征参数进行提取。
其次,针对1995年英国学者A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出的针对2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK和4FSK这六种常用的数字调制信号识别的算法,提出了一种数字信号调制方式识别算法(DMRA)的改进算法。该算法仅利用四个特征参数,就可以识别这六种调制方式,而且在调制识别率和信噪比性能上都有了很大的提高,能够在信噪比不低于7dB时,对实际信号的识别正确率高于92%。并且提出了最佳门限的设置方法,设置的门限适用于信噪比在5dB~30dB范围内变化的信号。
最后,本文在MATLAB6.5仿真平台上对数字调制识别的过程进行了仿真。通过仿真给出了识别算法的信噪比性能曲线,中心频率偏移对识别算法性能影响曲线,码速率偏移对识别算法性能影响曲线,以及抽样频率变化对识别算法性能影响曲线,并与已有识别算法进行比较,说明了本算法的优点及局限性。
通过分析和仿真,本文所提出的改进的数字信号调制识别算法,对实现在低信噪比条件下,数字信号调制方式盲识别的进一步研究具有一定的理论和实践意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2006【分类号】：TN911.6【目录】：
Abstract5-9
第1章 绪论9-17
1.1 课题背景及来源9
1.2 国内外的研究现状及分析9-14
1.2.1 统计模式识别调制分类方法10-12
1.2.2 最大似然假设调制分类方法12-13
1.2.3 待深入研究的问题及发展动态13-14
1.3 数字调制方式简介14-16
1.4 本文主要研究的内容及结构16-17
第2章 数字调制信号特征提取17-39
2.1 数字信号调制盲识别框图17-18
2.2 数字信号载波频率的提取18-20
2.3 瞬时特征及特征参数20-27
2.3.1 瞬时特征21-22
2.3.2 特征参数22-25
2.3.3 信号的分类25-27
2.4 基于多相滤波结构的瞬时特征提取27-38
2.4.1 基于多相滤波的数字正交变换方法27-30
2.4.2 中频失配对数字正交变换的影响30-31
2.4.3 瞬时特征提取系统31-34
2.4.4 非弱信号段的瞬时特征的记录34-38
2.5 本章小结38-39
第3章 调制方式自动识别算法流程及仿真39-55
3.1 算法流程39-40
3.2 最佳门限设置40-41
3.3 算法仿真设计41-45
3.4 仿真结果及算法性能分析讨论45-53
3.4.1 仿真结果45-48
3.4.2 识别算法的信噪比性能48-50
3.4.3 中心频率偏移对识别算法性能的影响50-51
3.4.4 码速率偏移对识别算法性能的影响51-52
3.4.5 抽样频率变化对识别算法性能的影响52
3.4.6 算法性能分析讨论52-53
3.5 本章小结53-55
参考文献56-60
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明60
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书60
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理60-61
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【引证文献】
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通信原理习题解答WORD版9
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3秒自动关闭窗口无线通信信号调制识别算法研究--《南昌航空大学》2014年硕士论文
无线通信信号调制识别算法研究
【摘要】：通信信号调制方式的自动识别指的是传输过程有噪声污染且无先验信息的情况下，对所接收信号作适当加工处理，明确调制类型，为下一步工作做铺垫。在信号监测、干扰辨识、多用户检测、电子对抗、无线电频谱监测等许多领域中，通信信号的自动调制识别都是研究的热点问题，更重要它是软件无线电接收机中一项极为重要的必备功能。通信信号调制方式的自动识别技术是现代无线通信技术研究领域中一个极为重要的部分，其工程应用前景十分广泛。
随着通信技术突飞猛进的发展，无线通信环境变得越来越复杂，天线接收到的信号常为具有多采样值且同时混叠于时域、频域和空域的混合信号。由于先验知识少，使分离和识别工作很难进行，因此如何快速准确、安全可靠地分离和识别这些混合信号一直是军用和民用领域备受关注的热点课题。
本文首先介绍了各种数字通信信号模型，利用MATLAB仿真其波形。在此基础上，基于独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM这七种无线通信中常见的数字信号组成的混合信号进行了分离、识别研究。采用快速固定点(FastICA)算法分离出各个独立成分，利用MATLAB仿真其分离效果，结果表明FastICA算法较理想地还原了源信号中各独立成分的波形。引入支持向量机分类思想，从信号的瞬时信息(瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位)、信号频谱及复杂度中提取六个特征参数组成识别特征集，采用SVM调制识别器对调试方式进行识别。由于核函数类型、核函数参数以及惩罚因子C的选取直接影响SVM分类器的泛化性能，本文引入扩展粒子蜂群算法(Extensive Particle SwarmArtificial Bee Colony Algorithm, EPSABC)，用MATLAB编程实现EPSABC算法的性能评估，结果显示，EPSABC的优化性能有明显提升，成功应用于SVM的参数优化。最终基于EPSABC-SVM实现数字信号的调制识别，MATLAB仿真分析可知，EPSABC-SVM算法较理想地实现了各信号的分类。综合表明，本文算法有较好性能，能够较理想地实现无线通信中混合通信信号的分离与识别。
【关键词】：
【学位授予单位】：南昌航空大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TN911.3【目录】：
摘要4-5Abstract5-9第1章 绪论9-15 1.1 信号调制识别技术的研究背景与意义9-10 1.2 信号调制识别算法的研究现状10-13
1.2.1 决策理论法11-12
1.2.2 模式识别法12-13 1.3 本文内容及结构13-15第2章 无线通信数字调制信号15-25 2.1 数字调制信号15-23
2.1.1 幅移键控 ASK 信号16-17
2.1.2 频移键控 FSK 信号17-19
2.1.3 相移键控 PSK 信号19-21
2.1.4 正交振幅调制 QAM 信号21-23 2.2 高斯白噪声23-24 2.3 本章小结24-25第3章 基于独立分量分析的混合通信信号分离25-31 3.1 独立分量分析25-26 3.2 基于 FastICA 算法的混合通信信号分离26-28 3.3 仿真结果与分析28-30 3.4 本章小结30-31第4章 扩展粒子蜂群算法在函数优化中的应用31-51 4.1 粒子群优化算法31-35
4.1.1 基本 PSO 算法原理及改进31-33
4.1.2 标准 PSO 算法参数分析33-34
4.1.3 标准 PSO 算法流程34-35 4.2 人工蜂群算法35-40
4.2.1 ABC 算法原理35-37
4.2.2 ABC 算法流程37-39
4.2.3 ABC 算法的改进研究39-40 4.3 扩展粒子蜂群算法40-45
4.3.1 前言40-41
4.3.2 EPSABC 算法基本思想41-42
4.3.3 EPSABC 算法流程42-45 4.4 函数优化结果与分析45-50
4.4.1 基准函数45-47
4.4.2 优化结果分析47-50 4.5 本章小结50-51第5章 基于 EPSABC-SVM 的数字信号调制识别算法51-64 5.1 引言51 5.2 特征参数提取51-53 5.3 支持向量机53-58
5.3.1 SVM 基本原理53-56
5.3.2 核函数56-58
5.3.3 SVM 的多分类问题58 5.4 基于 EPSABC-SVM 的调制识别58-63
5.4.1 基于 EPSABC 的 SVM 参数优化58-60
5.4.2 基于 EPSABC-SVM 的调制识别步骤60-61
5.4.3 仿真结果与分析61-63 5.5 本章小结63-64第6章 总结与展望64-66 6.1 全文工作总结64-65 6.2 下一步研究工作展望65-66参考文献66-70攻读硕士期间发表的论文70-71致谢71-72
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