导读:本文包含了调制模式自动识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,特征值,无线电,信号,参数,模式,软件。
调制模式自动识别论文文献综述
丁照雨[1]（2019）在《无线通信信号调制模式的自动识别与研究》一文中研究指出无线通信信号识别技术是信号处理研究中的一个重要方向,在民用范畴和军事范畴上均得到了广泛应用。特别是随着无线通信设备的普及,对无线通信信号的监测也变得愈发重要。本文主要从软件设计理论和硬件仿真两个方面的工作着手,对无线电信号监测领域的调制模式自动识别技术展开研究。其一,本课题利用MATLAB软件进行理论仿真,选取信号的高阶累积量特征和瞬时参数特征分别作为区分点研究,针对识别过程中的预处理、特征提取和分类器这叁个部分进行探讨,重点对高阶累积量特征值算法和瞬时特征值算法的识别性能差异进行比较。由仿真分析可得:对于低噪声环境下的调制信号,瞬时特征值算法计算量较小、实现简易、更具优势;对于高噪声环境下的调制信号,高阶累积量算法具有较高识别性能、更利于对信号进行识别与分类。其二,为了检验并预演理论算法,构建了一种基于FPGA的硬件验证平台的系统方案。由于FPGA资源有限,需要对算法进行优化改进,因此设计采用正交解调算法实现对已调数字信号瞬时频域特性的提取;同时设计搭建了无线发射链路和无线接收链路,通过发射测试信号,对系统功能和性能进行测试验证。本课题从理论仿真出发,首先论证了调制信号识别算法的可行性,后依托FPGA高速数字信号处理平台,搭建实现了硬件测试系统,通过实验数据验证了2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK和16QAM等七种常规调制信号可以在本系统中实现快速的识别:调制信号识别所需时间小于0.1秒;作为主要数字处理单元的FPGA,其芯片的各类资源消耗率低于40%。最后,通过系统的测试结果进行深入分析,为后续精度更高的数据处理技术提供特征数据。(本文来源于《北方工业大学》期刊2019-05-06）
彭召敏,黄明,徐泽琨,丁照雨,汪弈舟[2]（2018）在《一种基于判决树的无线信号调制模式自动识别》一文中研究指出基于判决树系统对信号特征量提取实现了无线信号自动识别。以2PSK、4PSK、2FSK和4FSK四种调制方式为例,引入叁大判决变量,其中瞬时幅度谱密度最大值用于PSK和FSK信号的初步识别;瞬时相位非线性分量绝对值的标准差用于2PSK和4PSK信号的细分;瞬时频率绝对值的标准差用于2FSK和4FSK信号的细分。仿真试验表明,判决树算法可以实现6~25信噪比范围内调制模式的自动、快速、高效识别,具有一定的可扩展性,在应急救援通信等领域中具有较高的实用价值。(本文来源于《工业技术创新》期刊2018年02期）
闫朋展,王振宇,程伟[3]（2010）在《基于瞬时信息的数字调制模式自动识别》一文中研究指出根据数字信号的特点,提出了一种新的通信信号调制模式自动识别算法。该算法从待识别信号的瞬时信息中提取七个分类特征参数,并以支持向量机作为分类器,用于识别12种数字信号。仿真结果证明,当信噪比大于10dB时,算法的正确识别率达到98%以上,且算法简单、计算量小,有利于识别的实时性。(本文来源于《电子信息对抗技术》期刊2010年06期）
赖惠成,褚辉[4]（2008）在《一种混合模式的神经网络自动调制识别器》一文中研究指出数字信号自动调制识别(AMR)有基于决策论和统计模式两种方法,该文提出一种将两者相结合的自动调制识别系统,利用提取决策论特征向量集和统计特征向量集相结合的特征参数,使用带动量项的自适应权重的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等4类信号进行分类识别。当信噪比在0-10dB,在估计载频与实际载频相差0-100Hz的情况下正确识别率仍高达97%以上,实验证明这种分类识别方法的鲁棒性和实用性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2008年05期）
张琴,田宝玉[5]（2008）在《通信信号调制模式的自动识别技术及发展前景》一文中研究指出概述了通信信号调制识别的研究内容、识别算法和发展前景,并对以后的发展提出了自己的建议。(本文来源于《电讯技术》期刊2008年02期）
姜园,张朝阳,罗智勇[6]（2006）在《小波变换与模式识别用于自动识别调制模式》一文中研究指出本文提出小波变换与模式识别相结合的算法实现通信信号调制模式的自动识别。不同于其他调制模式识别算法,该算法能同时识别模拟调制信号和数字调制信号。采用小波变换估计信号的码速率以区分模拟信号和数字信号。对模拟信号或者数字信号,提取相应的特征参数,识别具体的调制模式。计算机仿真结果表明SNR≥15dB时,该算法具有很好的性能。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2006年04期）
李国权[7]（2006）在《软件无线电多模式调制解调及自动识别算法研究》一文中研究指出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,从而调制方式必然多模式化。多调制的存在,就要有自动的多调制的识别方法,所以,信号调制方式的自动识别是软件无线电中必须具备的功能。如何将自动调制识别方法与软件无线电的解调方法相结合,同时实现信号的自动接收和解调,是实现软件无线电的关键技术之一,具有重要的应用前景。针对上述情况,论文主要有以下工作:1、介绍了软件无线电的叁种结构形式,并针对当前设计条件,指出宽带中频带通采样软件无线电结构是目前较为实际的结构形式。基于此结构形式,提出了多模式调制解调的通用结构。2、对调制模式识别基本特征参数包络、频率和相位的提取方法进行分析,并在此基础上对叁种调制信号分类方法分别进行了讨论。在信道条件较好的情况下,提出利用参量直方图的方法对叁种基本特征参数分别进行统计,根据峰值的数目从而可以来区分ASK、PSK和FSK信号。当信道条件一般时,论文以决策论为依据,使用4个特征参数实现了二进制和四进制ASK、FSK、PSK的分类。论文还从理论上论证了使用参数R来区分几种常见的幅度调制信号,结合其他参数可以同时区分各种幅度调制信号的多进制形式。3、低信噪比条件下的调制信号识别问题一直都是信号识别研究的重点内容,本文采用高阶统计量的方式,利用计算的几个高阶累积量,提取了4个特征参数,成功地实现了低信噪比条件下ASK、PSK和FSK的二制和四进制信号的分类。4、针对目前调制信号识别方面研究的现状,对其他几种方法分别进行了介绍,包括目前的进展以及每种方法的优缺点。论文研究结果表明,参量直方图法算法比较简单,适用于信噪比较高的情况下(20dB)调制信号的识别;基于决策论的方式提取的参数较复杂,在信噪比大约为15dB的时候能够将信号正确分类,但由于决策论方法的判决门限会随着信噪比的变化而变化,给判决带来一定的难度;参数统计法一般根据信号特征提取较简单的参数来进行信号的分类,但同样存在决策论法存在的门限问题。高阶统计量法在信噪比5dB的时候已经能够很好的将信号分类,虽然高阶统计量法算法比较复杂,但随着技术的发展,器件速度的提高,必然会取得广泛的应用。(本文来源于《重庆大学》期刊2006-04-05）
何楚斌[8]（2003）在《基于周期谱相关函数的信号调制模式自动识别的研究》一文中研究指出通信信号调制模式的自动识别是近几十年来信号处理领域研究的热门课题。随着现代通信系统中采用的调制模式不断增多和高斯信道感应边缘分布的相似性不断增加,该课题的研究越来越具有挑战性。通过对未知信号调制模式的识别能让我们洞察未知信号的结构、起源以及信号的属性。调制模式的自动识别技术被广泛应用于空间频谱的监督和管理、干扰识别、军事威胁分析、反电子探测、信号源识别等方面。 本文引入了周期谱相关理论,并详细讨论了将该理论用于调制模式自动识别的方法和过程。通信信号大都是经过采样、调制、复用、扫描、复用、编码等操作的人工信号,具有周期平稳特性,因此对这类信号进行分析最好的概率模型应该是周期平稳随机过程。通过分析几种常见调制信号的周期谱相关函数发现,不同的调制信号具有不同的周期谱相关函数,即使功率谱密度函数相同,其周期谱相关函数的区别也很明显。本文提出的自动识别方法——谱相关方法,就是根据信号的周期谱相关函数的特点,通过提取其特征参数来识别信号调制模式的一种方法。仿真结果表明,当信噪比在0dB以上时,周期谱相关方法对调制参数固定的调制信号有较高的识别正确率。 最后作者在自己设计的调制模式识别和解调系统中初步实现了周期谱相关方法。测试结果表明,该方法识别效果良好。这说明,将周期谱相关理论用于调制模式的自动识别有很好的应用潜力,周期谱相关方法也有很重要的实用价值。(本文来源于《成都理工大学》期刊2003-09-01）
刘军[9]（2003）在《软件无线电中的信号处理算法通信信号的同步及其调制模式的自动识别》一文中研究指出调制模式自动识别(AMR)是近年来快速发展的一个领域，尽管已经取得了很多的成果，但是也还有许多技术问题有待解决。本文系统的介绍了软件无线电中的信号处理算法—通信信号的同步和通信信号调制模式的自动识别。在介绍前人工作的基础上，本文提出了两种新的载波频率估计方法和一种识别多进制数字通信信号调制模式的新方法。 本文首先介绍了软件无线电的背景和意义，并对研究对象作了简单的介绍。接着详细介绍了已有的载波同步和位同步的方法，并分析了其优缺点，在此基础上，提出了用时频的方法和改进AR模型谱估计的方法来估计载波频率。估计出载波频率后，就可以提取特征并识别接收信号了。本文介绍了前人提出的一系列通信信号调制模式自动识别的方法。针对已有的算法不能识别多进制数字通信信号的缺点，本文提出了一种新的算法，解决了多进制数字通信信号调制模式自动识别中的问题。 本文的创新之处主要有如下几个方面： 1．提出了用时频理论来估计载波频率和位同步信息。 2．提出了用改进的AR模型谱估计方法估计载波频率。 3．针对已有方法不能识别多进制数字通信信号的缺点，提出了一个新的算子，很好的解决了多进制数字通信信号调制模式自动识别的问题。(本文来源于《汕头大学》期刊2003-03-01）
调制模式自动识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于判决树系统对信号特征量提取实现了无线信号自动识别。以2PSK、4PSK、2FSK和4FSK四种调制方式为例,引入叁大判决变量,其中瞬时幅度谱密度最大值用于PSK和FSK信号的初步识别;瞬时相位非线性分量绝对值的标准差用于2PSK和4PSK信号的细分;瞬时频率绝对值的标准差用于2FSK和4FSK信号的细分。仿真试验表明,判决树算法可以实现6~25信噪比范围内调制模式的自动、快速、高效识别,具有一定的可扩展性,在应急救援通信等领域中具有较高的实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
调制模式自动识别论文参考文献
[1].丁照雨.无线通信信号调制模式的自动识别与研究[D].北方工业大学.2019
[2].彭召敏,黄明,徐泽琨,丁照雨,汪弈舟.一种基于判决树的无线信号调制模式自动识别[J].工业技术创新.2018
[3].闫朋展,王振宇,程伟.基于瞬时信息的数字调制模式自动识别[J].电子信息对抗技术.2010
[4].赖惠成,褚辉.一种混合模式的神经网络自动调制识别器[J].电子与信息学报.2008
[5].张琴,田宝玉.通信信号调制模式的自动识别技术及发展前景[J].电讯技术.2008
[6].姜园,张朝阳,罗智勇.小波变换与模式识别用于自动识别调制模式[J].电路与系统学报.2006
[7].李国权.软件无线电多模式调制解调及自动识别算法研究[D].重庆大学.2006
[8].何楚斌.基于周期谱相关函数的信号调制模式自动识别的研究[D].成都理工大学.2003
[9].刘军.软件无线电中的信号处理算法通信信号的同步及其调制模式的自动识别[D].汕头大学.2003
论文知识图
