【摘 要】
:
多进制相位调制是无线通信中的一种主要调制方式,具有抗干扰性强、频谱利用率高、电路实现简单等优点,被广泛应用于卫星通信、民用移动通信中。其子类信号二进制相移键控信号、四进制相移键控信号和八进制相移键控信号的识别一直是调制识别领域中的热点问题。传统调制识别算法方法需要强大的专业知识和工程技巧来设计特征提取器,难以实现信号特征的自动提取。因此,本文将卷积神经网络应用到调制信号识别领域中,对多进制相位调制
论文部分内容阅读
多进制相位调制是无线通信中的一种主要调制方式,具有抗干扰性强、频谱利用率高、电路实现简单等优点,被广泛应用于卫星通信、民用移动通信中。其子类信号二进制相移键控信号、四进制相移键控信号和八进制相移键控信号的识别一直是调制识别领域中的热点问题。传统调制识别算法方法需要强大的专业知识和工程技巧来设计特征提取器,难以实现信号特征的自动提取。因此,本文将卷积神经网络应用到调制信号识别领域中,对多进制相位调制信号的特征进行自动提取,从而达到识别的目的。首先,利用信号发生器和接收机等仪器,对实验所需的多进制相位调制信号进行了采集。利用采集信号的原始同相正交数据、时频信息和时相信息建立了适用于卷积神经网络训练的三种不同的数据集。其次,针对多进制相位调制信号的原始数据,研究基于卷积神经网络的同相正交数据识别。为将卷积神经网络应用于时序信号,对适用于图像的卷积神经网络结构进行了改良,设计了适用于同相正交数据集的卷积神经网络模型CNN-IQ。CNN-IQ具有92.8%的识别准确率。通过与传统机器学习算法的对比,验证了卷积神经网络的识别性能以及特征提取能力。然后,为了进一步提升对多进制相位调制信号的识别准确率,研究了基于卷积神经网络的时频图识别。多进制相位调制信号的时频图能够比较完整的包含信号的关键信息,但同时具有相似程度极高、肉眼难识别的问题。因此,通过对卷积神经网络的经典模型进行改进,提出了一种深层网络ReSENet。ReSENet网络结合了经典模型ResNeXt和SENet的特点,能通过深度学习和特征重定向学习到数据中复杂抽象的特征,最终在时频图数据集上达到了99.9%的识别准确率。最后,从星座图的角度研究了基于卷积神经网络的多进制相位调制信号的识别。实际采集信号的星座图会因为符号间干扰、信号发射端和接收端的载波频率不同,出现分布混乱的情况。针对此问题,提出一种邻点聚类旋转算法来恢复实测信号星座图,并将恢复后的星座图输入到了本文设计的4层卷积神经网络CNN-4中进行训练,最终达到了99.9%的准确率。此外,计算了时频图识别所使用的ReSENet和星座图识别所使用的CNN-4的复杂度,并由此对ReSENet和CNN-4进行了对比和分析。
其他文献
村务监督委员会作为依法设立的村务监督机构,是健全村级组织架构,惩治农村基层权力腐败,推进农村基层民主政治建设、优化村民自治的重要载体。但在一些农村,村务监督委员会制
随着移动终端和网络技术的快速发展,物联网(Internet of Things,Io T)技术引起研究者们的广泛关注,人们期待万物互联时代的到来。然而,目前依靠地面无线通信技术的物联网技术
目前,数据中心和分布式存储系统被广泛应用于数据管理、数据分析、数据检索等应用中,在这些业务领域中占有重要地位。构建高效的多维索引可以有效提高数据中心和分布式存储系
信息技术在飞速发展的今天,SOI材料在主流信息行业的优势脱颖而出,尤其在抗辐射电路、高压高温的微电子器件、低压/低功耗器件、光通讯以及微机械器件等领域。SOI材料的显著
无线传感网络由分布在空间中的大量廉价传感器节点组成,由于其具有自组织、低成本和易于部署等优点,广泛应用于环境监测、智能家居、军事和工业等领域中。在这些应用中,节点
作为椭圆曲线密码体制(ECC)的推广,超椭圆曲线密码体制(HECC)的代数结构更加复杂,安全性更高,应用前景更加广阔。然而,HECC仍存在一些瓶颈问题亟待解决,其中尤为突出的问题是
车辆检测在辅助驾驶、交通管理、遥感图像等方面都有着重要应用,随着近些年车辆的不断增多,和人们对于车辆检测技术需求的不断提高,车辆检测已经成为目标检测领域的重要研究
神经元信息传递机制的研究,是脑科学领域内的重要研究课题之一,是人类对大脑的认知过程的重要环节,并且对于治疗脑神经疾病也具有极其重要的意义。近年来,关于神经信号传递机制的相关研究引起了相关领域研究学者的广泛关注。神经信号的传递机制研究尤以研究神经元的电信号为主,因此神经电信号的采集成为了重点研究问题之一,针对这一问题,本文提出并研发一套基于微电极阵列(Microelectrode Array,MEA
目前在工业生产线上,工业机器人对固定位置目标物体的抓取及搬运控制较为成熟,但是实际工业生产线上的目标物体的位置和姿态并不总是固定或规则的,当前对于这种位置和姿态不
近年来,随着人工智能技术的发展与成熟,其应用越来越广泛,自动驾驶则近几年国内外研究团队对人工智能技术的一个重点研究方向。车辆检测是自动驾驶需要完成的首要任务,使用多