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遥测系统中数字调制体制识别算法研究与实现

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论文说明:图表目录

声明

第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.2调制体制识别概述

1.3调制体制识别技术的发展概况

1.4调制体制识别技术的研究现状

1.4.1基于时域和频域特征的识别方法

1.4.2基于相位概率密度的识别方法

1.4.3基于谱相关函数的识别方法

1.4.4基于小波变换的识别方法

1.4.5基于人工神经网络的识别方法

1.5论文的组织结构及主要工作

第2章 遥测通信信号的调制识别算法研究

2.1 信号自动调制识别的理论基础

2.1.1 遥测通信中的数字调制技术

2.1.2 信号正交变换理论

2.2 常用信号的频谱特征分析

2.2.1信号平方谱

2.2.2信号四次方谱

2.2.3信号幅度谱

2.3遥测系统中基于谱特征的调制体制识别算法研究

2.3.1信号的载频估计

2.3.2调制信号的分类识别及特征参数提取

2.4算法性能仿真分析

2.4.1信号源的产生及判决门限的确定

2.4.2仿真实验及结果分析

2.5本章小结

第3章 基于统计量的调制识别算法研究与改进

3.1高阶统计量理论基础

3.1.1高阶矩和高阶累积量的定义

3.1.2高阶矩和高阶累积量的转换关系

3.1.3高阶矩和高阶累积量的性质及应用

3.2基于滑动平均和高阶统计量的调制识别优化算法

3.2.1基于高阶统计量的调制体制盲识别算法研究

3.2.2基于滑动平均的平滑优化

3.3算法性能仿真分析

3.3.1性能仿真实验

3.3.2实验结果分析

3.4本章小结

第4章 遥测信号自动调制识别及解调系统的实现

4.1系统概述

4.2自动调制识别及解调系统的设计与实现

4.2.1信号自动调制识别部分

4.2.2信号解调部分

4.3系统仿真实验及调试

4.3.1计算机仿真信号的产生

4.3.2系统仿真实验

4.4系统调试及设计体会

4.5本章小结

结束语

参考文献

致谢

附录 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目

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摘要

数字通信信号调制体制识别被广泛应用于信号确认、干扰识别、无线电侦听和信号检测等领域。自动调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下,在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收信号的调制方式,从而为进一步的信号筛选和解调提供依据。
   本文通过对信号频谱特征和信号高阶统计量的分析,深入研究了幅度键控调制(MASK)、相移键控调制(MPSK)、频移键控调制(MFSK)以及正交幅度调制(QAM)这四类数字通信信号的的调制识别问题。
   首先,在研究分析遥测通信中调制信号平方谱、四次方谱以及幅度谱特征的基础上,设计了一种面向遥测信号的基于谱特征的数字调制识别方案,能够较全面地识别出现有的数字调制方式。并在不同信噪比不同符号速率条件下通过算法仿真实验验证了算法的可行性。
   其次,在研究已有基于高阶统计量的识别算法的基础上,提出了一种基于滑动平均和高阶统计量的数字调制识别优化算法,解决了信号在低信噪比的调制识别问题。优化算法不仅不需要调制信号功率的先验信息,而且显著提高了算法在低信噪比条件下的正确识别率。文中推导分析了算法优化的理论原理,并在不同信噪比不同窗口长度条件下作了大量的仿真,证明算法是有效实用的。
   最后,以遥测信号仿真为基础,设计并实现了遥测信号自动调制识别及解调系统。在该系统中,应用了本文提出的基于滑动平均和高阶统计量的数字调制识别优化算法,并将之与软件无线电中的数字正交解调方法相结合,完成了信号的自动调制识别和解调的统一。

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