基于机器学习的信道编码类型识别和参数估计

发布时间：2023-04-29 20:43

　　在移动用户目标系统(The Mobile User Objective System,MUOS)、国际空间数据系统咨询委员会(Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)卫星通信系统中,如何实现信号的截获识别;受噪声干扰的信号识别;复杂环境的自适应智能通信,都是目前研究中亟待解决的热点问题,其中信道编码识别起着不可或缺的作用。传统的信道编码识别,一般较难满足多种类型不同参数编码的同时识别。而利用多维特征的神经网络模型的编码识别,不仅可以为识别提供多角度信息,强化分类识别的效率和准确性,还可以同时完成信道编码类型识别和参数估计。该技术的重点是,如何进行信号处理、特征提取、信号识别和模型设计。针对上述问题,本文进行了原理剖析、算法设计以及实验仿真等,主要工作如下:1.参考CCSDS、WCDMA协议,仿真14种信道编码信号和28种编码调制信号,并对仿真数据进行验证。2.提出一种RS码与卷积码的级联码的参数估计方法。通过对传统信道编码参数估计算法研究和实现,针对级联码的参数估计算法进行改进,与级联码分级识别的算法相比计算复杂度降低了一...

【文章页数】：103 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
    1.1 研究背景、目的和意义
    1.2 编码识别及参数估计技术概述
        1.2.1 编码识别及参数估计技术研究现状
        1.2.2 编码调制信号联合识别技术现状
        1.2.3 编码识别及参数估计技术应用难点
    1.3 本文的主要研究内容
    1.4 本文的组织
第二章 信道编码与调制技术
    2.1 信道编码原理概述
    2.2 基于CCSDS协议的信道编码原理
        2.2.1 RS码
        2.2.2 卷积码
        2.2.3 级联码
        2.2.4 LDPC码
        2.2.5 turbo码
    2.3 调制原理概述
    2.4 MUOS卫星通信系统
        2.4.1 MUOS卫星通信简介
        2.4.2 卫星WCDMA系统简介
        2.4.3 WCDMA调制技术原理
    2.5 实验结果及分析
    2.6 本章小结
第三章 信道编码识别及特征提取算法仿真实现
    3.1 信道编码识别及参数估计算法仿真实现
        3.1.1 高斯解方程算法的原理与实现
        3.1.2 walsh-hadamard算法的原理与实现
        3.1.3 GFFT算法的原理与实现
        3.1.4 欧几里得识别算法的原理与实现
        3.1.5 RS与卷积码的级联码参数估计算法设计与实现
    3.2 信道编码特征提取算法设计与实现
        3.2.1 一种广义码重的特征提取算法
        3.2.2 一种码重相似度的特征提取算法
        3.2.3 一种深度谱的特征提取算法
        3.2.4 一种GFFT的特征提取算法
        3.2.5 一种游程的特征提取算法
    3.3 实验结果及分析
    3.4 本章小结
第四章 基于机器学习的信道编码识别技术研究与实现
    4.1 机器学习与神经网络概述
    4.2 多维特征的编码识别与参数估计模块
        4.2.1 多维特征的编码识别与参数结构设计
        4.2.2 多维特征的神经网络模型设计与实现
        4.2.3 多维特征的神经网络模型的实现
    4.3 WCDMA实测数据分析处理
        4.3.1 WCDMA信号解析
    4.4 实验结果及分析
    4.5 本章小结
第五章 基于机器学习的编码调制的联合识别技术研究与实现
    5.1 引言
    5.2 编码调制的联合识别技术模块
        5.2.1 编码调制信号模块设计
        5.2.2 多维度输入神经网络模型设计与实现
    5.3 WCDMA实测数据分析
    5.4 实验结果及分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 结论
    6.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3805706