【正文】 ulation recognition,Higherorder cumulants,Characteristic parameters, Cluster analysis constellation 姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 第 1 章 緒 論 概述 我們處在一個(gè)日新月異的信息時(shí)代，各種通信方式和通信技術(shù)不斷更新和廣泛應(yīng)用。 調(diào)制識(shí)別的發(fā)展和現(xiàn)狀 調(diào)制識(shí)別技術(shù)最初是采用一系列不同調(diào)制方式的調(diào)解器，接收到的高頻信號(hào)經(jīng)變頻為中頻后，輸入各解調(diào)器，獲得可聽或可觀察的信號(hào)，再通過熟練的操作人員用耳機(jī)、示波器或頻譜分析儀分析解20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 2 調(diào)結(jié)果，人為地判定解調(diào)方式。此后 ,不斷有研究調(diào)制識(shí) 別技術(shù)的論文出現(xiàn)在各類技術(shù)刊物上 ,有一批科技人員從事這方面的研究 ,取得了一些成果 ,在理論上己有系統(tǒng)雛形 ,但還有許多地方需要完善與發(fā)展 ,仍是一塊有待于發(fā)展的新興研究領(lǐng)域。 (1)平均似然比 (Average Likelihood Ratio Test， ALRT)。 (4)混合似然比 (Hybrid Likelihood Ratio Test， HLRT)。 提出了利用最大似然法實(shí)現(xiàn) PSK 和 QAM 信號(hào)的分類。 特征提取是根據(jù)信號(hào)的時(shí)域或變域特征來提取信號(hào)的特征參數(shù)，它是一種映射關(guān)系，即從維數(shù)高的觀察空間到維數(shù)低的特征空間的映射過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分類時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本，容易出現(xiàn)欠學(xué)習(xí)、過學(xué)習(xí)和陷入局部極值等問題。由于其特征參數(shù)的提取比較簡單，因而該算法被廣泛應(yīng)用。該方法首先利用盲均衡技術(shù)克服信道的多徑效應(yīng)與系統(tǒng)同步誤差，再對(duì)信號(hào)減法聚類，提取聚類中心與理想星座圖模型進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)各類信號(hào)的調(diào)制方式的識(shí)別。短時(shí)傅里葉變換 是通過窗函數(shù)在時(shí)域上的滑動(dòng)來得到對(duì)信號(hào)的時(shí)域局部化分析，但它對(duì)不同頻率分量 ,在時(shí)域上都取相同的窗寬。論文分為五章： 第 1對(duì)調(diào)制識(shí)別的發(fā)展和現(xiàn)狀進(jìn)行了簡要的介紹。調(diào)制的方法通常分為脈沖調(diào)制和正弦波調(diào)制兩大類。 數(shù)字調(diào)制樣式 用數(shù)字基帶信號(hào)控制正弦載波的幅度、頻率和相位中的某個(gè)參數(shù)，可以得到幅度鍵控 (ASK)、頻移鍵控 (FSK)和相移鍵控 (PSK)三種基本的數(shù)字調(diào)制信號(hào)。 20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 12 圖 2ASK 信號(hào)時(shí)域波形圖 (2)多進(jìn)制幅度鍵控 (MASK) MASK 調(diào)制又稱為多電平調(diào)制，使用 M 種可能取值的載波幅度 ,每個(gè)符號(hào)間隔雙內(nèi)只發(fā)送一種幅度的載波信號(hào)。 2FSK信號(hào)的時(shí)域表達(dá)式為： tfnTtgatfnTtgatS n snn snF SK 212 2c os)(2c os)()( ?? ?????? ???????? ?? ?? (23) 式中，二進(jìn)制符號(hào) }1,0{?na ， na 是 na 的反碼，即當(dāng) na 為 1時(shí)， na 為 0；當(dāng) na 為 0時(shí)，na 為 1。 QPSK 信號(hào)的時(shí)域波形如圖 所示。因此，在已知一個(gè)實(shí)信號(hào)的正頻率或負(fù)頻率部分后，就可以在既不丟失任何信息又不產(chǎn)生虛假信號(hào)的情況下對(duì)實(shí)信號(hào)進(jìn)行完全描述。 txHdtdtxH ? ， dttdxtx )()(39。因此，求 N 點(diǎn) )(kX 需要 N2 次復(fù)數(shù)乘法和 )1( ?NN 次復(fù)數(shù)加姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 法，顯然，隨著序列長度 N 的不斷增加，計(jì)算 )(kX 所需的計(jì)算量將十分驚人。下面分別介紹常用的載波頻率估計(jì)和碼元速率估計(jì)方法。上式中 )(kS 為實(shí)信號(hào) )(ks 的離散傅立葉變換。 該方法只有在高信噪比時(shí)，才能準(zhǔn)確地估計(jì)出碼元速率，但它是一種適用于各種數(shù)字調(diào)制信 號(hào)的碼元速率估計(jì)法。經(jīng)過不斷的實(shí)踐研究，可以發(fā)現(xiàn)二階統(tǒng)計(jì)量對(duì)加性噪聲比較敏感，導(dǎo)致其在對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理 的過程中存在一定的局限性，通常只能用于解決加性白噪聲環(huán)境下的信號(hào)處理問題。因此，我們可以將 )(s? 展開為如下的泰勒 (Taylor)級(jí)數(shù)： ???????????? sCksCsCs k!121)( 21 (39) 另一方面，由于 )()( ses ??? ，所以有 )()(39。)0(39。 隨機(jī)向量 X 為 ? ?Tkxxx ???21, ，其矩生成函數(shù)為： ? ??? )(e x p),( 221121 kkk xxxjE ?????? ?????????? (313) 對(duì)上式去取 kr ??? ?????? 21 次偏導(dǎo)數(shù)，得： ??)(212121 22112121),( kkkkxxxkrkkr exxxEj ????????? ??? ??? ????????????? ????? (314) 令 021 ??????? k??? ，則上式的結(jié)果為： ?? 02121211212121),()( ???????? ???? ???????????kkkK kkrrk jxxxEM ??????????? ??? ??? (315) 式 (315)就是隨機(jī)向量 X 的 r 階矩的定義。利用這些定義，得到累積量 矩公式 (簡稱從 CM公式 )： ? ??? ???1 11)()(pqp Iqp pxx ICIm (322) 和矩 累積量公式 (簡稱 MC公式 )： 姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 ? ??? ??????1 111)()!1()1()(Pqp Iqp pxqx IMqIC (323) 式中， ???? 11 pqp I 表示在 I 的所有分割 ))(1( INq?? 內(nèi)求和。 在現(xiàn)實(shí)世界中，許多信號(hào)是非高斯的 (正 如我們研究的數(shù)字通信信號(hào) )，它們具有非零的高階累積量和高階譜，在高階累積量和高階譜域內(nèi)分解非高斯信號(hào)，不同階數(shù)的高階統(tǒng)計(jì)量可能包含了關(guān)于信號(hào)的不同的信息，這在信號(hào)分類問題中是非常有用的。在假定發(fā)送的信息序列為獨(dú)立同分布的情況下，計(jì)算 2ASK 信號(hào)的高階矩，得到如下結(jié)果： ? ? cc jkj PeaPeEkxkxEM ?? 2220 ][)(),( ??? (352) ? ? PPaEkxkxEM k ??? ? ][)(),( 221 (353) ? ? cc jkj ePaePEkxkxkxkxEM ?? 4244240 2][)(),(),(),( ??? (354) ? ? cc jkj ePaePEkxkxkxkxEM ?? 2242241 2][)(),(),(),( ??? ? (355) ? ? 24242 2][)(),(),(),( PaPEkxkxkxkxEM k ??? ?? (356) ? ? cc jkj ePaePEkxkxkxkxkxkxEM ?? 6366360 4][)(),(),(),(),(),( ??? (357) 20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 28 將式 (352)~(357)代入式 (324)~(329)中可計(jì)算出 2ASK信號(hào)的高階累積量： cjePMC ?222020 ?? (358) PMC ?? 2121 (359) cjePMMC ?422204040 3 ???? (360) cjePMMMC ?4220214141 3 ???? (361) 22212204242 2 PMMMC ????? (362) cjePMMMMC ?6336020406060 4)(3 ???? (363) 同理可推出 4ASK信號(hào)各階累積量的理論值。 MPSK信號(hào)各階累積量的理論值 對(duì)于 MPSK信號(hào)而言，在 不考慮 kn 的影響下，其碼元同步采樣復(fù)信號(hào)的表達(dá)式為： }110{ /2 ???? MmeaaePx Mmjkkjk c ， ??? (364) 在假定發(fā)送的信息序列為獨(dú)立同分布的情況下，計(jì)算 BPSK 信號(hào)的高階矩，得到如下結(jié)果： ? ? ccc jjjkj PeePeaPeEkxkxEM ???? 222220 )1(21][)(),( ????? (365) ? ? PPPaEkxkxEM k ????? ? )11(21][)(),( 221 (366) ? ? ccc jjjkj ePePeaePEkxkxkxkxEM ???? 422444240 )1(21][)(),(),(),( ????? (367) ? ? cc jkj ePaePEkxkxkxkxEM ?? 2242241 ][)(),(),(),( ??? ? (368) ? ? 24242 ][)(),(),(),( PaPEkxkxkxkxEM k ??? ?? (369) ? ? cc jkj ePaePEkxkxkxkxkxkxEM ?? 6366360 ][)(),(),(),(),(),( ??? (370) 將式 (365)~(370)代入式 (324)~(329)中可計(jì)算出 BPSK信號(hào)的高階累積量： cjePMC ?222020 ?? (371) PMC ?? 2121 (372) cjePMMC ?422204040 23 ???? (373) cjePMMMC ?4220214141 23 ???? (374) 姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 22212204242 22 PMMMC ????? (375) cjePMMMMC ?6336020406060 16)(3 ???? (376) 同理可推出 QPSK信號(hào)各階累積量的理論值。 姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 最后，高階累積量還可以檢測和刻畫信號(hào)的非線性本質(zhì)，并用于非線性系統(tǒng)的辨識(shí)。 性質(zhì) 3：高階累積量具有可加性，即： ),(),(),( 2121211 kkk zzyC u mzzxC u mzzyxC u m ???????????? (341) 性質(zhì) 4：若隨機(jī)向量 ? ?kxxxX ???? , 21 和隨機(jī)向量 ? ?kyyyY ???? , 21 是獨(dú)立的，則： 20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 26 ),(),(),( 21212211 kkkk yyyC u mxxxC u myxyxyxC u m ?????????????? (342) 性質(zhì) 5：若存在 k 個(gè)隨機(jī)變量 ?? ),2,1( kixi ???? 的一個(gè)子集與剩下的部分獨(dú)立，則： 0),( 21 ???? kxxxCum (343) 性質(zhì) 6：零均值高斯隨機(jī)變量的高階累積量 )3( ?k 恒為零。 設(shè) ?? )(nx 為零均值的平穩(wěn)隨機(jī)過程，則它 的 k 階矩為： )}(),(),({),( 11121 ?? ????????? kkkx nxnxnxM o mM ????? (319) k 階累積量為： )}(),(),({),( 11121 ?? ????????? kkkx nxnxnxC u mC ????? (320) 令 ),( 21 kxxxX ???? 是一向量， },2,1{ kIx ???? 是其指示符集。)0(39。 sess ???? ， ? ? )(2 })(39。隨著高階統(tǒng)計(jì)量