基于DSP的ABS-S信号分析方法研究与设计

发布时间：2017-08-02 18:03

  本文关键词：基于DSP的ABS-S信号分析方法研究与设计

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【摘要】：先进卫星广播系统(Advanced Broadcasting System-Satellite,下文简称ABS-S)作为我国具有自主知识产权的直播卫星电视标准,对于我国政治经济有着重要意义。在实际推广过程中,对于ABS-S信号的监测分析是保障该系统正常运行的有效手段。本文以ABS-S信号监测分析方法为研究内容,以信号接收处理过程为线索,从调制识别、解调分析、编码译码三大环节对信号进行分析研究。本文的主要工作包括以下四点:(1)ABS-S信号采用QPSK、8PSK、16APSK和32APSK四种自适应调制方式,为了准确识别ABS-S信号采用何种调制方式,本文在传统方法的基础上提出了基于瞬时幅度与信噪比估计相结合的调制识别算法,并通过仿真验证了该算法的优越性。(2)ABS-S信号是一种矢量信号,所以本文设计数字相干解调方案对ABS-S信号进行解调分析,并对信道均衡环节进行算法分析,最后利用MATLAB和CCS软件对解调结果进行仿真分析。(3)ABS-S信号的信道编码只采用固定码长的高度结构化的低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC),为了完成对ABS-S信号的译码工作,本文对常见的LDPC概率译码算法和置信传播(Belief Propagation,BP)算法进行研究分析,然后针对结构化LDPC码特点,改进BP算法——最小信度BP算法、归一化BP算法、偏移BP算法,并通过仿真对比分析了几种算法性能。(4)最终本文在DSP硬件平台上完成了关于ABS-S信号时域、频域、调制域和误码率等方面的测量与分析,从而实现了对ABS-S信号的监测分析。综上所述,本文通过对ABS-S信号质量的监测分析,为新一代宽带卫星广播信号评价体系的建立提供了参考依据。
【关键词】：ABS-S 调制识别 调制解调 LDPC DSP
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN943.3;TN911.6
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及研究现状11-14
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 数字卫星广播技术发展概况11-13
• 1.1.3 调制识别技术发展现状13-14
• 1.1.4 信道编码技术发展现状14
• 1.2 研究内容及章节安排14-17
• 第二章 ABS-S系统分析及方案设计17-23
• 2.1 ABS-S系统框架分析17-18
• 2.2 调制方式与LDPC码分析18-19
• 2.3 方案设计与分析19-22
• 2.3.1 性能需求分析19-21
• 2.3.1.1 性能参数分析19-20
• 2.3.1.2 性能指标分析20-21
• 2.3.2 整体方案设计21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 ABS-S信号调制识别算法23-34
• 3.1 ABS-S信号调制方式分析23-26
• 3.1.1 MPSK调制性能分析23-24
• 3.1.2 MAPSK调制性能分析24-26
• 3.2 ABS-S信号调制识别算法26-31
• 3.2.1 似然比检验方法26-27
• 3.2.2 统计模式识别方法27-28
• 3.2.3 两种识别方法的比较28-29
• 3.2.4 基于瞬时统计特征的调制识别算法29-31
• 3.3 算法仿真与性能分析31-32
• 3.4 本章小结32-34
• 第四章 ABS-S信号解调分析算法34-40
• 4.1 ABS-S信号解调原理34-35
• 4.2 ABS-S信号解调方法35-36
• 4.3 自适应均衡算法36-37
• 4.4 解调结果分析37-39
• 4.4.1 QPSK解调分析37-38
• 4.4.2 8PSK解调分析38-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第五章 ABS-S信号译码算法40-58
• 5.1 LDPC码的基本原理40-44
• 5.1.1 LDPC码的定义40-41
• 5.1.2 LDPC码的Tanner图表示41-44
• 5.2 校验矩阵的构造方法44-49
• 5.2.1 GallagerLDPC码44-45
• 5.2.2 准循环LDPC码45-47
• 5.2.3 结构化LDPC码47-49
• 5.3 LDPC码的译码算法49-55
• 5.3.1 概率译码算法50
• 5.3.2 BP译码算法50-55
• 5.3.2.1 最小信度BP算法54
• 5.3.2.2 归一化BP算法54-55
• 5.3.2.3 偏移BP算法55
• 5.4 译码算法的性能比较55-57
• 5.5 本章小结57-58
• 第六章 基于DSP的硬件实现58-73
• 6.1 硬件平台58-62
• 6.1.1 软件无线电平台58-59
• 6.1.2 DSP子系统59-62
• 6.2 软件平台62-63
• 6.3 软件框架63-65
• 6.4 实验结果65-70
• 6.5 DSP程序优化方法70-71
• 6.6 本章小结71-73
• 第七章 总结与展望73-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-78

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本文编号：610521