调制方式识别论文:调制方式识别 循环平稳 认知无线电 多特征量决策树

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1、调制方式识别论文:基于认知无线电的通信信号调制方式的自动识别研究【中文摘要】通信信号的调制方式识别是认知无线电系统的核心技术之一。任何一个通信信号必须知道该信号的调制方式及信号参数才能进行接收解调。传统的通信电台或系统是针对特定调制方式和带宽的单一型系统,其应用范围非常有限,很不适应目前的多调制、多服务的通信系统的要求,所以伴随通信信号的体制和调制样式的多样化发展,调制信号识别技术将在认知无线电的不断发展中起到十分重要的作用。本课题研究的是,在认知无线电的条件下,调制信息未知,需要在存在噪声的干扰条件下从接收信号中分析出通信信号的调制方式,为后续的解调

2、及信号处理奠定基础。本文研究的意义在于,目前调制信号的识别工作主要集中在数字信号和模拟信号的类间识别、数字信号或模拟信号的类内识别,还有单载波和OFDM信号的识别,但是对以上混合信号集的识别没有太多的研究,所以针对上述的情况,本文实现了一种新型的多特征量决策树识别算法,并提出了新的识别特征参量。本文所做的主要工作:(1)首先对软件无线电和认知无线电的结构以及目前的关键技术进行了概括性的阐述,综述了现有的调制信号识别算法,并分析了现有算法的特点。(2)其次利用循环平稳算法进行数字信号和模拟信号的识别,提...【英文摘要】Modulationrecogni

3、tionofcommunicationsignalsisoneofthekeytechnologiesincognitiveradiosystem.Anycommunicationsignalsmustknowthemodulationandparametersofthesignaltoreceiveanddemodulate.Thetraditionalcommunicationradioorsystemisdesignedforasinglesystemwithspecificmodulationandbandwidth.Itsapplicatio

4、nscopeisverylimitedandnotsuitableforthemulti-modulation,multi-servicesystematpresent.Therefore,therecognitiontechnologyofmodulationsignalswillpl...【关键词】调制方式识别循环平稳认知无线电多特征量决策树【英文关键词】modulationrecognitioncyclostationarycognitiveradiomulti-featurebinary-decision-tree【索购全文】联系Q1:1381

5、13721Q2:139938848同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】基于认知无线电的通信信号调制方式的自动识别研究摘要4-5ABSTRACT5-6第一章绪论9-211.1研究背景和意义9-101.2软件无线电介绍10-111.3认知无线电介绍11-141.4调制信号识别的研究动态14-171.4.1调制识别的过程14-151.4.2调制识别的分类15-171.5OFDM技术介绍17-201.5.1OFDM技术的发展历史和现状17-181.5.2OFDM技术的优点和不足之处18-201.6全文内容安排20-21第二章常用调制信号的

6、产生及其特征21-282.1引言21-222.2模拟调制信号22-242.2.1幅度调制(AM)22-232.2.2抑制载波双边带调幅(DSB)232.2.3单边带调制信号(SSB)23-242.3数字调制信号24-272.3.1多进制数字相位调制(MPSK)24-252.3.2二进制频移键控(2FSK)25-262.3.3最小频移键控(MSK)26-272.4本章小结27-28第三章循环平稳算法28-363.1引言283.2周期平稳过程28-303.2.1谱相关函数28-303.2.2谱计算方法303.3基于循环谱的调制方式识别30-353.3.1调

7、制识别参数30-343.3.2识别算法34-353.4本章小结35-36第四章多特征量决策树识别算法36-604.1引言364.2信号预处理36-404.2.1Hilbert变换36-384.2.2瞬时参数提取38-404.3数字和模拟调制信号的识别40-434.3.1特征参数的选取40-424.3.2特征参数仿真及分析42-434.4数字调制信号的识别43-474.4.1特征参数的选取43-454.4.2算法仿真与分析45-474.5模拟调制信号的识别47-494.5.1特征参数的选取47-494.5.2特征参数的仿真494.6OFDM信号与单载波信

8、号的识别49-574.6.1OFDM信号的基本原理49-514.6.2高阶矩和高阶累积量51-

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