2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、通信信號的調(diào)制方式識別與參數(shù)估計(jì)是指對截獲的未知通信信號的調(diào)制類型作出判斷,對其通信參數(shù)的數(shù)值作出估計(jì),屬于模式識別與參數(shù)估計(jì)的研究范疇,在通信偵察、頻譜監(jiān)測等軍用民用領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的實(shí)用前景。
   本文采用固有時(shí)間尺度分解算法和多重分形譜理論兩大分析工具,從信號中頻波形的角度研究通信信號調(diào)制方式識別與參數(shù)估計(jì)的問題,基于固有時(shí)間尺度分解算法時(shí)頻分辨率高、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)勢以及多重分形譜特征對噪聲不敏感的特性,取

2、得了如下研究成果:
   1.提出一種基于時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征和支持向量機(jī)的調(diào)制方式識別算法。首先由固有時(shí)間尺度分解算法提取瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)相位、瞬時(shí)頻率等信息,并利用這些信息的統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造一個(gè)12維的初始特征向量。然后,用Fisher分析降維高維的初始特征向量。最后,將降維的特征向量送入一個(gè)多分類支持向量機(jī)完成對7類單載波數(shù)字調(diào)制信號2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,16QAM,2FSK和4FSK的識別。固有時(shí)間尺度分解算法提取的時(shí)

3、頻域信息直接借助于波形分析獲得,不僅具有很低的計(jì)算復(fù)雜度,而且借助于Fisher分析的降維效果能夠獲得好的區(qū)分能力。仿真結(jié)果顯示,該算法能夠以很低的計(jì)算復(fù)雜度得到高的識別正確率。
   2.提出一種基于兩個(gè)多重分形譜特征并結(jié)合決策樹分類器的多載波OFDM信號和單載波信號識別算法。首先直接從中頻波形信號上提取多重分形譜最大值對應(yīng)的奇異性指數(shù)作為第一個(gè)特征用于區(qū)分信號集合{OFDM,4PSK,16QAM}和信號集合{2ASK,4AS

4、K,2FSK,4FSK}。其次,從中頻波形信號的解析信號平方處理后經(jīng)兩次傅里葉變換的幅度信號上提取多重分形譜斜率分別是±1的兩處多重分形譜的譜間隔作為第二個(gè)特征用于區(qū)分信號集合{OFDM}和信號集合{4PSK,16QAM}。最后,用一個(gè)決策樹分類器實(shí)現(xiàn)所有信號的識別,各個(gè)特征的識別門限通過經(jīng)驗(yàn)仿真來確定。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明該算法對OFDM信號子載波數(shù)和循環(huán)前綴長度、單載波基帶成形系數(shù)以及信噪比具有魯棒性,能夠在很寬的信噪比范圍內(nèi)具有較高的識別

5、正確率。
   3.基于固有時(shí)間尺度分解算法分別提出一種直擴(kuò)信號載波頻率、碼片速率估計(jì)算法和一種基于波形的直擴(kuò)信號PN碼估計(jì)算法。前一種算法以某頻點(diǎn)處的瞬時(shí)幅度為分析參數(shù),通過頻域粗搜索和細(xì)搜索估計(jì)碼片速率和載波頻率。首先累加多個(gè)PN碼周期分析信號和伴隨信號的瞬時(shí)幅度。然后,兩類瞬時(shí)幅度做差值運(yùn)算以抑制噪聲。最后,對差值信號的頻譜做線譜分析估計(jì)載波頻率和碼片速率。相對于傳統(tǒng)算法該算法具有實(shí)現(xiàn)簡單,計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。后一種算法利用

6、固有時(shí)間尺度分解算法時(shí)頻分辨率高和適于實(shí)時(shí)處理的優(yōu)勢,直接分解直擴(kuò)信號波形,借助于相干累加思想提高信噪比,通過對載頻處瞬時(shí)幅度累加值與第一上過零點(diǎn)頻率處瞬時(shí)幅度累加值的差分信號波動特性的分析,找到一個(gè)PN碼周期內(nèi)相鄰碼片極性變化的位置,從而揭示PN碼,而不必猜測其代數(shù)結(jié)構(gòu)。該算法與已有PN碼估計(jì)算法相比具有諸多優(yōu)勢,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它的可行性。
   4.提出一種基于固有時(shí)間尺度分解算法的跳頻信號跳速估計(jì)算法。采用固有時(shí)間尺度分解

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