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)-資料下載頁
2025-10-26 21:38本頁面
【導讀】北京航空航天大學計算機學院·1·通信的目的是通過信道快速有效、安全準確地傳輸消息。足不同用戶的不同需求，使信號的特性與信道的特性更好地匹配，基帶信號不能直接傳輸，通過調(diào)制，還可以獲得更高的通信速率、更有效的頻譜利用率。信系統(tǒng)中應(yīng)用了各種各樣的調(diào)制方式，并在不同的頻道上進行傳輸。調(diào)制信號的調(diào)制樣式是區(qū)分不同通信信號的重要特征。信號的調(diào)制識別是指在未知調(diào)。數(shù)，為解調(diào)器正確選擇解調(diào)算法提供參數(shù)依據(jù)，最終獲得有用的信息內(nèi)容的過程。率，而解調(diào)需要精確的頻率信息和信號的調(diào)制樣式。知識較少的情況下完成識別的過程，并得到更加精確的一些參數(shù)值。無線電信號調(diào)制方式的確定，關(guān)系到能否正確復原原始信號。式自動識別在軍事和民用方面都有重要意義。信號認證、干擾識別、頻譜管理等方面有重要的應(yīng)用。因此，截獲接收機除了具有通用的接收。截獲接收機所處的信號環(huán)境。，Louis采用瞬時頻率、相位和幅度的均值、2階、3階和4
【正文】 航空航天大學 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) 北京航空航天大學計算機學院 12 ? 通信信號的調(diào)制識別方法 的實現(xiàn)，相關(guān)文檔、源碼 ? 本人論述 通信信號的調(diào)制識別的研究與實現(xiàn) 碩士學位論文 參考文獻 [1] , identification of digital modulation .(47):5569. [2] , analogue modulation .(46):211222 [3] , for automatic modulation recognition of munication EEE Transactions on .(46):431436. [4] , modeling based features extraction of multiple signals for modulation ’. [5] , new method of modulation classification for digitally modulated ’ [6] , of digital modulation types using wavelet ’antic [7] , digital modulation recognition using wavelet transform and neural [8] , of modulation modes using timefrequency EEE International conference on . [9] , offset and symbol timing recovery in flatfading channels:a cyclistationary Transactions on . [10] , modulations classification using zero Radar and Signal . 北京航空航天大學 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) 北京航空航天大學計算機學院 13 [11] , modulation recognition with a hierarchical neural ’94.Long Branch . [12] , parison of neural work and statistical discrimination processing techniques for automatic modulation . [13] , digital modulation recognition based on support vector machines. Neural Networks and . [14] , digital modulation classification using Transactions on [15] , classification by means of different orders statistical moments.IEEE MILCOM’ [16] , digital modulation classification using power moment ’. [17] of multicarrier modulations using 4thorder ’436. [18] , recognition for real HF . [19] packet approach to radio signal modulation ’ 14 [20] modulation classification using constellation . [21] , modulation classification:the BPSK versus QPSK ’ . [22] general maximum likelihood framework for modulation SP’. [23] Likelihood modulation classification for PSK/QAM digital objrct .Vol . [24] , Detection and Processing with Transactions on Information (2):617643. [25] , new approach to signal classification using spectral correlation and neural Frontiers in Dynamic Spectrum Access :144150. 北京航空航天大學 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) 北京航空航天大學計算機學院 14 [26] Wong, digital modulation recognition using artificial neural work and geic .(84):351365.
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