机器学习在信号调制参数盲估计中的应用

发布时间：2020-05-27 18:34

【摘要】：通信信号的参数估计与调制模式识别是通信系统中的关键问题,直接影响到后续信号解调的性能。随着非合作通信系统在现代各种通信环境中的应用变得越来越频繁,信号参数的盲估计在军事通信,卫星通信等各个通信领域的地位日益突出。由于信号的参数盲估计又以准确估算信号带宽为前提,所以带宽的准确估计是非合作通信中的研究重点。一直以来,信号的调制方式识别都是通信领域的重点和热点所在,准确判别信号的调制模式是研究者们一致致力的研究方向。实际的通信系统中,环境复杂多变,导致信号的频谱可能变得复杂难以处理。在发送端没有添加成型滤波器的情况下,会出现旁瓣,高噪声等现象。这时,工程上传统的直接估算带宽估计方法难以对信号带宽进行准确估计,从而对后续的信号处理步骤产生影响。所以本文的研究就是基于复杂信号频谱的基础上进行的信号带宽参数的估计,并在对信号参数估计后对信号调制方式的识别进行探索和研究。机器学习是近年来逐步兴起的新兴概念,这一领域包含了大量适用于各类条件和问题的优秀算法。而通信领域的很多问题和机器学习领域的解决方向有所相似和重叠,所以本文致力于使用机器学习算法来对传统通信问题进行处理,并对通信算法进行改进。从信号复杂频谱的角度出发,本文使用深度学习回归模型来对信号带宽的起始位置和结束位置进行估计,仿真结果表明使用深度学习方案在复杂信号频谱数据上进行带宽估计比起传统方法有10到15个百分点左右的精度提升。同时,本文对五种常规数字通信信号BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM进行了调制识别算法的仿真,分别提出了基于传统通信的算法与基于机器学习的算法并对其进行仿真测试。仿真结果表明使用机器学习算法在牺牲计算量的情况下在识别精度上有较大提升,尤其是在低信噪比的情况下。使用基于图像分类的算法来对信号星座图进行识别从而实现调制模式的识别在低信噪比下工作良好。随着计算力的逐渐提升,机器学习算法在实际应用中也将会有着越来越好的表现。
【图文】：

息估计的先决条件，，带宽估计的准确度直接影响。本章针对本文所研究的复杂信号频谱的带宽估法进行详细的介绍，为后续的参数准确估计打下信号的带宽估计包含了信号从低频率到高频率分段的所有频率分带宽是指在频谱上信号频段所占用的宽度。在通信致一个信号根据不同方式得到的带宽可能有所差别统通信中常见的带宽估计算法进行介绍。宽估计算法简介信号带宽的定义使用的是 3dB 带宽。该种定义将的频带宽度作为带宽衡量的标准。如下图所示：
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP181;TN911.3

【参考文献】

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本文编号：2683966