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时间:2019-02-27
《基于循环相关的调制模式识别及参数估计研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、国内图书分类号:TN911.7国际图书分类号:西南交通大学研究生学位论文年姓级三委二二级名王栋专二零一四年五月密级:公开ClassifiedIndex:TN911.7U.D.C:SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisMODULATIONRECOGNITIONANDRU之AMETERESTIMATIONBASEDONCYCLOSl7ATIONARITYGrade:2011Candidate:WangDongAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:Communication
2、andInformationSystemSupervisor:ProfZhangCuifangMay,2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年解密后适用本授权书;2.不保密d使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:工球象指导老师签名:日期:山l甲.S.工
3、工日期:≯1牛·岁.x乙西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:(1)对循环相关的数字实现方法进行研究,介绍了基于平滑处理的FAM和FSM算法,给出了算法的具体实现步骤和流程。通过实验结果,对比分析算法的分辨率和计算复杂度。(2)针对FSM算法方差大的缺点,将FAM算法分段并行计算的优点与FSM算法相结合,给出了一种改进的FSM算法和具体实现步骤、流程。由于引入FAM算法中的数据分段操作,利用多次计算求算术平均,使方差降低至原来的1/K(K为分段数)。相比FAM算法,在不增加总输入数据点数同时,改进算法谱频率的分辨率提
4、高了16倍。仿真实验验证了改进算法的可靠性和有效性。(3)由于数据分段和多次计算,带来了算法计算复杂度的成倍增长。针对此问题,利用空间换取时间原理,提出一种频移信号的简化计算方法。即仅计算一次FFT并周期延拓后存储于内存中,用查表移位读取得到频移信号的结果。改进方法减少了FFT计算的次数,达到了不增加算法计算复杂度的目的,提升了改进算法的实时性。(41通过改进的FSM算法,提取一组调制信号基于循环相关的联合特征参数{NR,D,MRl,MR2}集合。在信噪比从.10dB到20dB变化范围内,研究了每一个特征参数的变化趋势,通过蒙特卡罗仿真实验确定最佳判决门限。提出一
5、种基于联合特征参数集合的调制模式识别算法,在MATLAB环境下,验证了该算法在信噪比大于5dB的时候,对2ASK、2FSK、BPSK、QPSK和LFM信号正确识别率大于95%。在确定调制类型的基础上,对基于循环相关的参数估计进行了研究。针对信噪比小于.5dB时,载频估计归一化均方误差急剧增大的问题,引入信号高次方的循环谱特征改进基于循环相关的载频估计算法。实验结果表明,改进算法在信噪比大于.4dB的情况下,对2ASK、BPSK和QPSK信号的载频估计归一化均方误差小于0.15。且在信噪比继续降低的情况下,改进算法性能不会急剧恶化。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是
6、在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名:球日期:厶150,-.S、上2、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着通信业务的急速发展,调制模式的多样性使得电磁环境日趋复杂。如何对调制信号进行有效的识别,无论在民用领域还是军事领域都具有相当重要的研究意义。针对现有算法在低信噪比条件下识别正确率较低的缺点,本文在前人研究的基础上,进行了基于循环相关的
7、调制模式识别及参数估计研究。本文首先综述了调制模式识别的研究现状,对现有调制模式识别算法进行了归纳和总结。针对现有研究存在抗干扰性能不足的缺点,选择基于循环相关的方法对调制模式进行识别。之后对循环相关的原理和数字实现方法进行研究,介绍了基于平滑处理的FAM和FSM算法,并给出了算法的具体实现步骤和流程。通过实验,对比了FAM和FSM算法的计算复杂度和分辨率。然后针对FSM算法方差大的缺点,将FAM算法分段并行计算的优点引入FSM算法,给出了一种改进的FSM算法和具体实现步骤及流程。由于改进算法对数据分段后多次计算取平均,使方差降低为原来的1瓜(K为分段数)。仿真实
8、验验证了改
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