基于压缩感知的PSK信号调制识别及参数估计方法

发布时间：2017-08-11 07:43

  本文关键词：基于压缩感知的PSK信号调制识别及参数估计方法

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【摘要】：本文研究基于压缩感知理论的PSK信号调制识别及载频和符号率估计方法。文中分析了PSK信号高阶统计量的功率谱稀疏模型,并提出了PSK信号高阶统计量压缩感知模型、PSK信号高阶统计量低秩矩阵恢复模型及PSK信号有限字符集压缩感知模型。其中,根据处理流程及使用测量矩阵的不同,PSK信号高阶统计量压缩感知模型又分为两个不同的模型。文中提出的模型均有相应的理论保证,仿真结果验证了模型的有效性。此外,本文针对PSK信号高阶统计量低秩矩阵恢复模型给出了一种改进的高效算法,可以解决实际应用中,由于噪声等因素造成的PSK信号高阶统计量数据矩阵非严格低秩的问题。
【关键词】：PSK信号 调制识别 参数估计 压缩感知 低秩矩阵恢复 有限字符集特征
【学位授予单位】：中国工程物理研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-24
• 1.1 背景及意义7
• 1.2 相关理论基础7-20
• 1.2.1 凸优化理论简介8-9
• 1.2.2 压缩感知理论9-15
• 1.2.3 低秩矩阵恢复理论15-18
• 1.2.4 支持向量机简介18-20
• 1.3 研究现状20-22
• 1.3.1 基于Nyquist采样的调制识别及参数估计方法20-21
• 1.3.2 基于压缩感知的调制识别及参数估计方法21-22
• 1.4 本文主要研究内容22-24
• 第二章 PSK信号高阶统计量的功率谱特征24-34
• 2.1 PSK信号模型24-25
• 2.2 PSK信号高阶统计量功率谱特征25-32
• 2.3 PSK信号调制识别及参数估计方法32-33
• 2.3.1 PSK信号调制识别策略33
• 2.3.2 PSK参数估计策略33
• 2.4 小结33-34
• 第三章 基于高阶统计量压缩感知模型的PSK信号调制识别及参数估计方法34-44
• 3.1 高次方信号压缩采样方案34-39
• 3.1.1 方案介绍34-37
• 3.1.2 仿真验证37-39
• 3.2 非均匀压缩采样方案39-43
• 3.2.1 方案介绍39-41
• 3.2.2 仿真验证41-43
• 3.3 小结43-44
• 第四章 基于高阶统计量低秩模型的PSK信号调制识别及参数估计方法44-57
• 4.1 正弦信号的AR模型44
• 4.2 数据矩阵的低秩结构44-46
• 4.3 高阶统计量的低秩矩阵恢复理论建模46-48
• 4.4 截断的奇异值域值算法(TSVT)48-49
• 4.5 基于TSVT的调制识别及参数估计方法49-51
• 4.6 仿真验证51-54
• 4.6.1 小样本51-53
• 4.6.2 大样本53-54
• 4.7 低秩模型与L_1优化模型的比较54-56
• 4.7.1 压缩率55
• 4.7.2 计算复杂度55-56
• 4.8 小结56-57
• 第五章 基于有限字符集压缩感知模型的PSK信号调制识别方法57-70
• 5.1 有限字符集特征57-59
• 5.2 有限字符集特征压缩感知模型59-63
• 5.3 有限字符集特征压缩感知模型的扩展63-66
• 5.3.1 其它调制样式63-66
• 5.3.2 多信号的有限字符集压缩感知模型66
• 5.4 基于有限字符集压缩感知模型的PSK信号调制识别方法66-67
• 5.5 讨论67-68
• 5.6 仿真验证68-69
• 5.7 小结69-70
• 第六章 总结与展望70-73
• 6.1 全文总结70-71
• 6.2 研究展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-82
• 附录A 硕士研究生期间发表学术论文情况82-83
• 附录B 硕士研究生期间获奖情况83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

2 陈旗,董天宝,陈鹏举;软件无线电侦察系统中的信号处理技术[J];航空电子技术;2003年04期

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本文编号：654956