基于軟件無線電的信號調(diào)制識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)(編輯修改稿)
2024-12-10 21:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 音識別、圖文識別等更為困難，因此也有人把調(diào)制識別稱之為盲調(diào)制識別。 (2)其次是調(diào)制識別的信號環(huán)境非常惡劣。特別是在現(xiàn)代戰(zhàn)爭條件下， 不但信號非常密集，還存在大量的有意或者無意干擾，并有可能存在嚴(yán)重的多徑現(xiàn)象，這些問題給調(diào)制識別帶來了很大的困難。 (3)三是識別對象的多樣性，即調(diào)制形式的種類非常多。嚴(yán)格來說，所有的 通信信號都是調(diào)制識別的研究對象，所以待識別的調(diào)制形式的種類很多。 (4)還有是待識別信號在時域或者變換域中的相似性。除了少數(shù)信號 (如 AM、 FM、 FSK等 )在時域和 /或頻域有明顯的差異外，多數(shù)信號在時域和變換域中都是很相似的，特別是大量的數(shù)字調(diào)制信號在時域和頻域往往都表現(xiàn)出極大的相似性，難于提取表征不同調(diào)制類型的特征。這個問題在低 信噪比條件下顯得尤為突出。 正是由于調(diào)制識別問題本身的復(fù)雜性，再加上應(yīng)用背景的特殊性，對通信信號調(diào)制識北京航空航天大學(xué) 2020 級碩士研究生開題報告 基于軟件無線電的信號調(diào)制識別技術(shù)的研究與實現(xiàn) 北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院 6 別的研究雖然已有三十年多年的歷史，但迄今還沒有形成一個比較系統(tǒng)的理論，也還不存在一種公認的行之有效的方法。同時，這些方法在工程應(yīng)用中也表現(xiàn)出很大的局限性，如識別率較低，對各種調(diào)制形式的適用性以及對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性比較差等等。 除了上述共性的問題，我們還發(fā)現(xiàn)了調(diào)制識別的另一個難題，這就是多信號的調(diào)制識別問題。在目前公開發(fā)表的有關(guān)文獻中，對調(diào)制識別的研究一般都是在同一接收機信道中同時只存在一個信號 的 前提下進行的 ，盡管已有不少學(xué)者已經(jīng)注意到了在同一接收機信道中可能同時存在多個通信信號這樣一個事實，但由于多信號處理的復(fù)雜性，幾乎無一例外地回避了這個問題。事實上，隨著無線電通信在軍用和民用領(lǐng)域的廣泛普及，無線電通信頻段上的信號日益密集，再加上大量有意或者無意干擾信號的存在，即使在普通的窄帶接收機中，同時出現(xiàn)兩個甚至更多個通信信號的現(xiàn)象也已經(jīng)難于避免。而在電子偵察、無線電監(jiān)測等特殊用途的寬帶接收機中，同時存在多個信號的情況則極為普遍。因此，多信號的調(diào)制識別技術(shù)是一個函待解決的實際課題，不但有 著深刻的應(yīng)用背景，而且還具有重 要的學(xué)術(shù)價值 . 第 3章 研究目標(biāo)和內(nèi)容 研究目標(biāo) 在一個空間中，通過射頻前端對通信信號進行捕獲， 對捕獲的信號進行預(yù)處理，得到需要的基本參數(shù)，通過對基本參數(shù)的操作最終得到通信信號的調(diào)制方式以及一些調(diào)制參數(shù)。整體場景如圖 4所示。主要預(yù)期有兩種場景，第一種 ,由于考慮到在現(xiàn)實空間內(nèi)找到一些特定調(diào)制方式的中頻信號（限于軟件無線電平臺 USRP射頻前端限制），所以實現(xiàn)由另一臺軟件無線電平臺發(fā)出一定調(diào)制方式的信號， 然后由本系統(tǒng)進行接收，并對截獲信號進行調(diào)制識別，但是其過程對信號的調(diào)制方式及參數(shù)一無所知。 第二種，由最終所實現(xiàn)的系統(tǒng)對 真實空間內(nèi)的信號進行截獲，進行調(diào)制識別。 北京航空航天大學(xué) 2020 級碩士研究生開題報告 基于軟件無線電的信號調(diào)制識別技術(shù)的研究與實現(xiàn) 北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院 7 P CP CU S R PU S R PN e t w o r kN e t w o r k 圖 4 調(diào)制識別場景圖 研究內(nèi)容 為了完成上節(jié)提出的研究目標(biāo)，針對需要解決的兩個問題，該課題應(yīng)完成一下幾方面的研究內(nèi)容。 為了能夠?qū)π盘栠M行處理以及計算通信信號的各種分類特征，需要對通信信號進行預(yù)處理及基本參數(shù)提?。会槍ψR別不同的調(diào)制類型需要提取不同的分類特征，因此需要進行分類特征的選擇與提?。猾@得分類特征后，需要進行分類特征的訓(xùn)練與決策； 因此， 通信信號的預(yù)處理及參數(shù)提取、分類特征的選擇與提取、分類特征的訓(xùn)練 與決策 就是本課題的三個主要的研究內(nèi)容。 研究目標(biāo)、需要解決得問題以及研究內(nèi)容的關(guān)系如 圖 5 所示： 圖 5 研究目標(biāo)、研究內(nèi)容與關(guān)鍵技術(shù)之間的關(guān)系 北京航空航天大學(xué) 2020 級碩士研究生開題報告 基于軟件無線電的信號調(diào)制識別技術(shù)的研究與實現(xiàn) 北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院 8 圖中的信號預(yù)處理與參數(shù)提取 是 對信號進行一些預(yù)處理，如希爾伯特變換或小波變換等，通過預(yù)處理獲得截獲信號的一些基本參數(shù)，如瞬時頻率、瞬時相位、瞬時幅度，這些基本參數(shù)是用來計算分類特征的 。其中希爾伯特變換相對較慢而且對噪音比較敏感； 分類特征的選擇與提取 是 針對不同的調(diào)制方式設(shè)計不同的分類特征，用這些分類特征來區(qū)分信號的調(diào)制方 式，這些分類特征的提取主要是根據(jù)預(yù)處理求出的基本 參數(shù)計算得來的； 分類特征的訓(xùn)練與決策 是 在提取出分類特征后，需要進行分類特征的訓(xùn)練與決策，現(xiàn)有的方法主要有兩種，一種是決策理論，一種是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中決策理論的訓(xùn)練的過程是離線的，所以適應(yīng)性較差，對于不同的信噪比，采樣率可能需要重新進行訓(xùn)練。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器具有較強的適應(yīng)能力。 第 4章 關(guān)鍵技術(shù)及難點 希爾波特變換 希爾波特 (Hilbert)變換的目的是信號復(fù)化，假設(shè)接收信號的實部和虛部分別為 )(ts 和)(tv ，則相應(yīng)的復(fù)信號為 )()()( tvjtstz ??? 。其中 )(ts 和 )(tv 是一對 Hilbert 變換。雖然這樣可以將接收信號變
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