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时间:2019-03-08
《基于压缩感知理论数字信号调制方式识别技术的研究》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、万方数据独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得桂林电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:日期:关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文
2、工作的知识产权单位属桂林电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密在____年解密后适用本授权书。本人签名:日期:导师签名:日期:万方数据万方数据摘要摘要本文研究的数字信号调制方式识别是建立在数字通信理论、数字信号处理和模式识别等基础上的新兴交叉学科。作为非协作通信的基础,数字信号的调制方式识别技术无论
3、是在军用还是民用领域都具有重大意义。本文首先分析了数字信号调制方式识别算法和压缩感知理论的研究现状,在此基础上提出了基于压缩感知理论的数字信号调制方式识别算法的基本思想;其次,简要介绍了数字调制信号的基本概念,和以瞬时特征为基础的五个典型的特征参数提取算法;再次,为了完成特征参数的计算,提出了一种改进线性拟合的调制信号载波频率估计算法,仿真实验研究表明该算法提高了现有的基于线性拟合的频率估计算法的抗噪性;最后,本文重点研究了利用瞬时特征参数构建基于压缩感知理论的模式分类器实现数字信号调制方式识别的算法,在此基础上,初步研究了建立在
4、时域采样信号基础上的基于压缩感知理论的调制方式识别算法。仿真实验表明在信噪比大于等于15dB的情况下,本文提出的相关调制方式识别算法的识别率基本均在90%以上。关键词:软件无线电;数字调制方式识别;压缩感知理论;瞬时特征;频率估计I万方数据AbstractAbstractModulationmodeidentificationofdigitalcommunicationsignalsintroducedinthispaperisaninterdisciplinarysubjectwhichiscomposedofdigitalco
5、mmunicationtheory,digitalsignalprocessingandpatternrecognition.Asthefoundationofnon-cooperationcommunication,modulationmodeidentificationofdigitalcommunicationsignalsiscommonlyusedincivilianandmilitaryapplications.Thispapercanbedividedintothreeparts.Firstly,thispapera
6、nalyzedcurrentsituationofmodulationmodeidentificationofdigitalcommunicationsignalsandcompressivesensing,andpresentedthebasicideaofmodulationmodeidentificationalgorithmwhichisbasedoncompressivesensing.Secondly,thepaperintroducedtheconceptionofmodulationmodesofdigitalsi
7、gnalsandthealgorithmofinstantaneousfeatureextraction.Thirdly,inorderintocomputetheinstantaneousfeatureparameters,thispaperpresentedanimprovedlinearfittingalgorithmofmodulatedsignalscarrierfrequencyestimation.Experimentalresultsindicatedthatthismethodisbetterthanthemet
8、hodbasedonleastsquareintheerrorrateandnoiserestraint.Lastly,thispaperfocusedonthecompressivesensing-basedalgorithmofmodulati
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