| 【中文题名】 | 基于神经网络的软件无线电信号的调制识别 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-8 |
| 【中关键词】 | 调制方式识别,数字调制信号,神经网络,BP网络,, |
| 【英关键词】 | Modulation recognition,Digital modulation,Neural network,BP network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>通信理论>调制理论> |
| 【论文摘要】 |
软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台，通过加载不同的软件来实现不同的无线电通信功能。为了实现软件无线电多模式的通信体制，需要对接收到的调制信号在非理想化的信道特性下进行调制方式的自动识别，从而在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相互间的切换。
通信技术正以日新月异的速度进步和发展，通信信号各种调制方式的变化和进步尤其突出。通信信号调制方式的分类识别研究也相继发展起来。调制识别在信号确认、干扰识别、信号检测及信号监督等通信领域中充当重要角色。神经网络具有信息分布式储存、大规模自适应并行处理和高度容错特性等优点，可应用于调制识别领域。其学习能力和容错性对不确定性调制识别具有独到之处。
本文研究了数字调制方式识别的特征集，在此基础上从信号瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率特性中提取五种特征参数，并针对软件无线电中2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK六种数字调制信号，设计了一种分层次结构的BP神经网络分类器，并分别采用了动量梯度算法、自适应学习率算法和L-M算法三种不同的BP算法。并在MATLAB平台上在信噪比为4dB、6dB... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-10 |
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第一章 绪论 |
10-14 |
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1.1 课题的研究背景 |
10-11 |
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1.2 自动调制识别技术的发展过程及现状 |
11-12 |
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1.3 主要工作内容 |
12-14 |
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第二章 软件无线电的关键技术 |
14-18 |
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2.1 软件无线电的基本结构 |
14-17 |
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2.2 软件无线电的关键技术 |
17-18 |
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第三章 通信中的数字信号调制技术 |
18-26 |
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3.1 引言 |
18-19 |
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3.2 通信中的数字调制技术 |
19-26 |
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3.2.1 幅度键控(ASK) |
19-21 |
|
3.2.2 频移键控(FSK) |
21-23 |
|
3.2.3 移相键控(FSK) |
23-26 |
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第四章 调制制式特征值提取 |
26-54 |
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4.1 自动调制识别方法 |
26-27 |
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4.2 数字信号特征值提取基础 |
27-28 |
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4.3 数字信号特征分析 |
28-34 |
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4.3.1 幅度键控(ASK)特征分析 |
29-30 |
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4.3.2 频移键控(FSK)特征分析 |
30-32 |
|
4.3.3 移相键控(PSK)特征分析 |
32-34 |
|
4.4 信道与噪声对信号特征的影响 |
34-38 |
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4.5 数字调制信号特征值提取 |
38-40 |
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4.6 数字调制信号识别流程 |
40-41 |
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4.7 噪声对不同数字调制信号间区分度的影响 |
41-49 |
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4.8 噪声对数字调制信号的特征门限值的影响 |
49-51 |
|
4.9 不同信噪比下信号识别的统计结果 |
51-54 |
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第五章 人工神经网络在调制制式识别中的应用 |
54-87 |
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5.1 引言 |
54 |
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5.2 人工神经网络概述 |
54-57 |
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5.3 BP网络 |
57-65 |
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5.3.1 BP网络简介 |
57-58 |
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5.3.2 BP网络算法的比较 |
58-65 |
|
5.4 应用多层结构BP神经网络的数字调制信号自动识别的设计 |
65-70 |
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5.4.1 调制信号预处理 |
65-67 |
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5.4.2 基于双层结构的BP神经网络架构 |
67-70 |
|
5.5 采用三种不同算法BP网络的训练 |
70-83 |
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5.5.1 动量梯度下降算法BP网络的训练 |
72-75 |
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5.5.2 自适应学习率算法BP网络的训练 |
75-79 |
|
5.5.3 L-M算法BP网络的训练 |
79-82 |
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5.5.4 三种BP算法收敛性比较 |
82-83 |
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5.6 双层结构BP网络的目标试验 |
83 |
|
5.7 仿真结果分析 |
83-87 |
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第六章 总结 |
87-89 |
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6.1 本文工作总结 |
87-88 |
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6.2 进一步工作建议 |
88-89 |
|
致谢 |
89-90 |
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参考文献 |
90-92 |
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攻读硕士学位期间的研究成果 |
92 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388798 |
