基于灰狼算法优化最小二乘支持向量机的调制信号识别研究

发布时间：2022-02-16 09:41

　　信号调制方式的智能识别,是在接收方对信号的调制方式未知的条件下,对信号进行一系列处理,包括提取关键特征值,以及识别提取的特征值以完成对信号的分类。当下数字信号调制方式日益繁多,由于其重要的军事意义与民用价值,信号调制方式识别的研究一直在无线通信领域扮演着极其重要的角色,是该领域的热门研究课题。其应用也十分广泛,如电子对抗、识别干扰、频带监管等多个领域。信号调制方式的智能识别,也是智能信息处理和机器学习的一大应用场景。对调制识别算法的研究可以扩展到其它智能信息处理问题上,具有广阔的应用前景。本文基于上述背景,分析信号调制识别已有研究存在的一些问题,在高斯白噪声信道下,针对相位键控调制（MPSK）和正交振幅调制（MQAM）的识别问题,提出了基于高阶累积量与局部均值分解对调制信号进行特征提取,本文设计了基于布谷鸟改进灰狼算法优化支持向量机的调制信号分类器。论文研究主要工作如下:1.针对高阶累积量无法有效进行MQAM与MPSK类间分类,以及模态经验分解存在的端点效应严重、过包络等问题,引入了局部均值分解概念,提出一种基于高阶累积量与LMD近似熵的特征提取方法。通过计算接收信号的二、四、六阶累积... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 信号调制识别的研究现状
        1.2.1 调制信号特征提取的研究现状
        1.2.2 调制信号分类算法的研究现状
    1.3 本文主要工作和结构
第二章 信号调制理论概述及调制识别算法分析
    2.1 通信信号的基本调制方式
    2.2 调制识别算法基础
    2.3 本章小结
第三章 基于高阶累积量与局部均值分解的特征提取
    3.1 基于高阶累积量的特征提取
        3.1.1 高阶累积量的理论知识
        3.1.2 特征参数选取
    3.2 基于LMD的特征提取
        3.2.0 局部均值分解的理论知识
        3.2.1 特征参数选取
    3.3 特征提取
    3.4 本章小结
第四章 基于GWO算法优化LSSVM的研究
    4.1 最小二乘支持向量机
    4.2 灰狼优化算法
        4.2.1 算法来源
        4.2.2 算法数学模型
    4.3 基于GWO优化LSSVM的调制信号分类器设计
        4.3.1 GWO优化LSSVM算法分析
        4.3.2 GWO-LSSVM算法模型构建
        4.3.3 调制信号识别分类器设计
    4.4 仿真与结果分析
    4.5 本章小结
第五章 基于布谷鸟算法改进的GWO-LSSVM分类器
    5.1 布谷鸟算法基础
        5.1.1 算法来源
        5.1.2 算法数学模型
    5.2 布谷鸟搜索算法改进GWO算法
    5.3 基于CS-GWO算法优化LSSVM分类器
    5.4 仿真与结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]布谷鸟搜索算法研究综述[J]. 兰少峰,刘升.  计算机工程与设计. 2015(04)
[2]基于聚类与神经网络的无线通信联合调制识别新方法[J]. 杨发权,李赞,罗中良.  中山大学学报(自然科学版). 2015(02)
[3]汽轮机转子故障诊断中LMD法和EMD法的性能对比研究[J]. 向玲,鄢小安.  动力工程学报. 2014(12)
[4]EMD与LMD在BCI脑电信号分析中的比较研究[J]. 朱晓琳,刘建平.  武警工程大学学报. 2014 (04)
[5]一种新的自适应布谷鸟搜索算法[J]. 钱伟懿,候慧超,姜守勇.  计算机科学. 2014(07)
[6]基于半监督聚类理论的MQAM信号的调制识别[J]. 孙刚灿,李苹苹,申金媛,赵海东.  郑州大学学报(工学版). 2014(04)
[7]一种基于Lévy飞行轨迹的蝙蝠算法[J]. 谢健,周永权,陈欢.  模式识别与人工智能. 2013(09)
[8]高阶累积量和分形理论在信号调制识别中的应用研究[J]. 党月芳,徐启建,张杰,陈晓.  信号处理. 2013(06)
[9]基于混沌粒子群的决策树SVM的调制模式识别[J]. 张爱华,尉宇.  电视技术. 2012(23)
[10]对基于决策论的数字信号调制识别方法的改进[J]. 张达敏,王旭.  计算机应用. 2009(12)

博士论文
[1]数字通信信号调制识别算法研究[D]. 陈卫东.西安电子科技大学 2001

硕士论文
[1]基于软件无线电的通信信号调制模式识别算法及解调算法的研究[D]. 齐琳.哈尔滨工程大学 2005



本文编号：3627747