文档介绍：南京邮电大学
硕士学位论文
基于小波神经网络的信号调制识别研究
姓名:杨芬芬
申请学位级别:硕士
专业:电路与系统
指导教师:周井泉
20090401
摘要调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征,而要获取通信信号的信息内容,就必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号,调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下判断出通信信号的调制方式,并估计出相应的调制参数。随着通信信号调制样式的多样化和复杂化,信号环境越来越密集,通信信号调制识别在军事和民用方面的作用越来越重要。本文首先采用经典的特征值法,输入动量甈窬缤瓿傻髦品绞的识别及分类。并在环境下,用仿真产生的信号分别对该网络进行训练和测试,验证了本文采用的动量神经网络分类器具有良好的分类能力。在此基础上将小波变换、信息熵理论、神经网络有机结合起来,提出了一种基于小波能谱熵的离散小波神经网络,实现了多种常用数字调制信号的调制识别。小波神经网络主要由小波和神经网络两部分组成。小波层由离散小波变换托〔芷嘴刈槌桑主要用于特征提取,即首先利用小波多分辨率分析蚆惴ú捎米远牒对信号进行阈值去噪,然后对降噪后的信号进行离散小波分解,提取各级细节信息,计算其小波能谱熵作为特征向量。神经网络主要用于分类。本文采用不同小波输入神经网络进行仿真,对各小波分解滤波器的性能、收敛速度和识别正确率进行了仿真,确定了最佳小波函数,然后研究不同小波分解层数对网络识别正确率的影响以及小波神经网络对噪声的鲁棒性。与动量网络比较,基于小波能谱熵的小波神经网络收敛速度更快、识别率更高且更稳定。关键词:调制识别,信息熵,小波能谱熵,离散小波神经网络,特征提取,多分辨率分析南京邮电大学硕士研究生学位论文
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南京邮电大学学位论文原创性声明研究生签名:拯盔蕉南京邮电大学学位论文使用授权声明研究生签名:抠蹇耋日期:型幽:垒￡本人声明所呈交的学位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的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京邮电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作了明确的说明并表南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权南京邮电大学研示了谢意。究生部办理。导师签名:
第一章绪论研究背景通信信号调制识别技术通信的目的是通过信道快速有效、安全准确地传输信息。为了充分利用信道容量,满足用户的不同需求,通信信号采用了不同的调制方式,通信信号调制方式也经历了由模拟到数字、由简单到复杂的发展过程。调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征,而要准确获取通信信号的信息内容,必须知道通信信号的调制方式和调制参数。通信信号调制识别就是在多种调制信号和有噪声干扰的条件下确定各种信号的调制方式和信号的其它参数,从而为进一步分析和处理信号提供依据。随着通信信号体制及调制样式的多样化和复杂化,信号环境日益复杂,如何有效的监视和识别这些信号,在军事和民用领域都是十分重要的研究课题。在军事领域,通信信号调制方式的识别是在电子战和技术侦查中对敌方通信进行干扰获侦听的前提。只有正确识别出信号的调制类型,才能进一步估计调制参数并实施重构软件无线电接收机,从而实现自动接收,并根据实际任务需要有针对性的制定侦察和反侦察策略。在民用方面,比如在信号确认、干扰识别和频谱监测等无线电管理工作中,调制识别发挥着重要的作用。在日益密集复杂的电磁环境中,它的任务就是监视合法的无线电电台是否严格遵守分配给他们的工作参数的限制,同时侦听非法电台的干扰并识别信号的调制类型,确保无线电通信的正常秩序。综上所述,通信信号调制识别在通信领域有着广泛的信号调制类型的分类识别是模式识别领域的典型问题。由于信号和信道噪声的一般建模为随机过程,加上未知的信道衰落、多径传播和干扰的影响,调制分类本质上是一个具有多个未知参量的多元模式分类问题。在已发表的有关调制识别的文献中,采用的调制识别方法大致有两类:诰霾呃砺鄣淖畲笏迫患偕杓煅榉椒ǎ基于特征提取的统计模式识别方法【卜俊G罢呤且恢侄嗉偎档牟馐晕侍猓涮氐闶峭ü鄄齑侗鸬男藕诺牟ㄐ危假定为某一种候选的调制方式,然后通过相似性判断来确定其调制方式;而统计模式识别应用。南京邮电大学硕士研究生学位论文
课题的研究现状的方法首先要通过特征提取系统