基于模块化射频仪器的调制信号识别算法研究与系统实现

发布时间：2017-09-20 17:32

  本文关键词：基于模块化射频仪器的调制信号识别算法研究与系统实现

  更多相关文章： 调制识别 模拟调制 数字调制 高阶累积量 PXIe模块化仪器

【摘要】：调制识别是信号接收检测和信号解调之间的环节,它在电子对抗和民用无线电等领域有很多应用。现有的调制识别技术在识别范围、识别性能或者系统实现上还有所不足,调制识别的研究有着重要意义。本文研究了调制识别的算法并在PXIe模块化仪器平台上对识别算法做了实现,本文的主要工作内容如下：介绍了对各种调制信号的原理,分析了它们在时域或者频域上的不同,在此基础上,研究了模拟调制信号的调制识别算法,给出了识别的流程。然后研究了决策树和支持向量机的原理,分别设计了决策树分类器和支持向量机分类器,并完成AM、FM、DSB、LSB和USB信号的识别仿真,仿真结果表明信噪比在lOdB以上时,五种调制信号的正确识别率在95%以上。研究了数字调制信号的识别算法,包括瞬时特征提取,聚类算法和高阶累积量算法。首先研究了瞬时特征提取法,构造了瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率相关的特征量,在信噪比为lOdB的环境下,识别了2ASK,4ASK,BPSK, QPSK,2FSK和4FSK信号,正确识别率高于90%。针对这种算法不能识别MQAM信号的问题,本文接下来研究了减法聚类算法的原理,并采用减法聚类做调制信号识别,根据聚类分析的结果分别识别了MQAM, MPSK和MASK信号,其中MQAM信号在信噪比为20dB时,正确识别率在90%以上,MPSK信号在信噪比为lOdB时,正确识别率在95%以上,而MASK信号在信噪比为15dB时,正确识别率在95%以上。针对瞬时特征提取方法和聚类算法识别范围较小的问题,本文研究了高阶累积量算法,基于四阶和六阶累积量,在信噪比较低的情况下,识别出了多种数字调制信号。同时,也给出了OFDM和单载波信号之间的识别算法和仿真结果,结果表明高阶累积量算法在信噪比为8dB时,对4ASK, BPSK, QPSK,2FSK,16QAM,32QAM, OFDM等信号的正确识别率达到90%以上。研究了NI PXIe模块化仪器平台的调制识别系统实现,介绍了使用的软件和硬件,给出了系统架构图。研究了调制识别用到的方法,设计了调制识别系统的前面板和程序框图,并利用调制识别系统对调制信号做了识别,结果表明调制识别系统对4ASK,BPSK, QPSK,2FSK,16QAM，32QAM等信号的正确识别率在90%以上。最后,对本文的工作做了总结和展望。
【关键词】：调制识别 模拟调制 数字调制 高阶累积量 PXIe模块化仪器
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 课题研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.3 虚拟仪器技术13-14
• 1.4 论文的主要工作14-16
• 1.5 论文的组织结构16-18
• 第二章 调制信号识别理论基础18-32
• 2.1 模拟调制信号的产生18-23
• 2.1.1 AM信号18-19
• 2.1.2 双边带调幅信号19-20
• 2.1.3 单边带调幅信号20-21
• 2.1.4 FM信号21-23
• 2.2 数字调制信号的产生23-28
• 2.2.1 振幅键控23-24
• 2.2.2 相移键控24-25
• 2.2.3 频移键控25-26
• 2.2.4 正交振幅调制26-28
• 2.3 OFDM信号的产生28-29
• 2.4 信号的瞬时特征参数提取29-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第三章 基于瞬时特征提取的模拟调制信号识别32-42
• 3.1 调制识别特征量选取32-34
• 3.2 决策树实现模拟调制信号识别34-38
• 3.3 支持向量机实现模拟调制识别38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 数字调制方式识别算法42-72
• 4.1 瞬时特征提取实现数字调制信号识别42-47
• 4.2 聚类算法调制信号识别47-57
• 4.2.1 聚类算法定义及基本步骤48-49
• 4.2.2 常用聚类算法49-51
• 4.2.3 MQAM调制识别51-53
• 4.2.4 MPSK调制识别53-55
• 4.2.5 MASK信号调制识别55-57
• 4.3 高阶累积量调制信号识别57-70
• 4.3.1 高阶累积量的定义57-59
• 4.3.2 高阶累积量的性质59-61
• 4.3.3 数字调制信号的高阶累积量值61-63
• 4.3.4 数字调制信号识别63-67
• 4.3.5 OFDM信号和单载波信号的识别67-70
• 4.4 本章小结70-72
• 第五章 基于PXIe模块化射频仪器的调制识别系统实现72-94
• 5.1 系统介绍72-80
• 5.1.1 系统架构设计72-73
• 5.1.2 矢量信号发生器5673介绍73-76
• 5.1.3 矢量信号分析仪NI PXIe-566376-79
• 5.1.4 NIPXI-8115主控器79-80
• 5.2 利用RFSG和RFSA产生和分析调制信号80-83
• 5.3 调制识别算法系统实现83-93
• 5.3.1 AM和FM信号识别83-84
• 5.3.2 MPSK信号类内识别84-87
• 5.3.3 MQAM信号类内识别87-91
• 5.3.4 调制信号类间识别91-93
• 5.4 本章小结93-94
• 第六章 总结与展望94-96
• 致谢96-98
• 参考文献98-106
• 攻读硕士期间发表的论文和科研成果106

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