论文题目: 通信信号参数盲估计方法的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 陈健
导师: 李建东
关键词: 参数估计,信号识别,神经网络,小波分析,模糊推理
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 通信侦察是通信对抗的前提,是现代电子战的重要组成部分。研究通信信号参数的盲检测方法,在军事方面,可以自动识别敌方信号、截取敌方的指挥情报等；在民用方面,政府可以监测电台的工作情况,自动判断电台的合法性等。同时通信信号参数的盲检测为接收机的软件化通用平台提供有力的技术支持,因而具有重要的研究意义。本文主要内容和成果如下：1.提出并应用改进的BP算法对信号进行识别,使网络的训练时间得以缩短。对附加动量项的BP算法、沿共轭梯度方向的BP算法以及学习率和动量因子的自适应调整等进行了研究,理论分析和大量的仿真结果表明,沿共轭梯度方向网络的收敛速度最快,采用自适应共轭梯度算法是BP网络进行学习的最佳算法。2.改进了神经网络的初始权值选取方法,缩短了网络的训练时间。论文从网络激励所选择的Sigmoid函数出发,提出了选择误差性能函数的变化量作为状态指征,零点附近用线性函数近似；当误差性能函数的变化量超出设定的范围时,网络的激励函数恢复为Sigmoid函数。仿真试验证明,网络的识别性能有明显提高。3.提出了基于K-L变换去除网络的冗余,可一步确定网络的最优结构。网络中输入层节点数由特征向量的数目决定,输出层节点数由可以识别的调制类型数决定,而隐含层节点数是决定网络运算量的核心。应用K-L变换可一步去除冗余的隐节点数。仿真结果表明,优化后的网络提高了处理速度,并具有较高的稳定性,同时网络的识别性能没有明显变化。4.提出了一套完整的基于神经网络的调制识别算法。通过对网络的学习算法、初始权值的选取和网络拓扑结构等三个方面,对信号的调制识别进行了深入研究,提出了基于神经网络的速度快、识别率高的调制识别算法。5.提出了一种基于多分类特征的数字调制信号识别算法,对信号首先进行类间识别,而后进行类内识别。对于不同的调制信号,类内识别采用了不同的分类特征,从而使分类器的设计和判决准则的选取变得简单。仿真结果验证了本文算法具有较高的正确识别率。6.提出了应用模糊的方法实现信号的调制识别。该方法特征参数提取简单,处理速度快,期望通过模仿人类处理复杂信息的模糊化思想,提高识别效果。7.研究了VHF三元阵零位天线系统。设计、并实现了-VHF三元阵零位天线系统,实验结果表明了设计的正确性和算法的有效性。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 研究意义与应用
1.1.2 调制识别技术发展过程
1.2 信号调制样式识别的研究现状
1.2.1 基本的理论决策法
1.2.2 基于神经网络的方法
1.2.3 似然理论在信号识别中的应用
1.2.4 基于统计矩、累积量、循环累积量的分类器
1.2.5 基于小波、分形、混沌理论的调制识别
1.2.6 其它识别方法
1.3 本文研究的主要内容
第二章 基于神经网络的信号调制参数的识别
2.1 用于信号分类的神经网络的性能比较
2.1.1 各种网络的特点及适用范围
2.1.2 基于神经网络的调制识别性能比较
2.2 用于信号调制识别的BP算法的改进
2.2.1 BP算法自校正的必要性
2.2.2 BP算法的改进
2.3 初始权值的选取
2.3.1 Nguyen-Widrow规则
2.3.2 Nguyen-Widrow规则改进算法
2.4 神经网络隐含层节点数的选择
2.4.1 神经网络用作调制识别的分类器
2.4.2 前传网络规模优化的快速优化算法
2.4.3 数字调制识别的应用分析
2.5 实验结果及讨论
第三章 基于小波分析的信号调制识别
3.1 小波变换简介
3.1.1 傅立叶变换的局限性
3.1.2 小波变换的定义
3.1.3 小波变换的时频分辨率
3.1.4 小波变换适合于信号特征的提取
3.2 小波变换提取信号特征的方法
3.2.1 基于小波变换的特征提取
3.2.2 本文采取的信号特征提取方法
3.3 小波变换在信号识别中的应用
3.3.1 信号分类的方案设计
3.3.2 类间识别的设计与实现
3.3.3 类内识别
第四章 基于模糊理论的调制识别
4.1 模糊集合论基础
4.1.1 模糊集合的基本概念
4.1.2 模糊推理
4.2 特征量的选择
4.2.1 包络峰度
4.2.2 信号相位分布直方图
4.2.3 信号功率谱估计
4.3 基于模糊理论的调制识别
4.3.1 隶属度函数的确定
4.3.2 推理系统
4.3.3 实验结果及分析
第五章 自适应零位天线干扰抑制技术
5.1 MUSIC算法简介
5.1.1 MUSIC算法
5.1.2 改进的MUSIC算法
5.2 自适应零位天线
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻读博士论文期间发表的论文和参加的科研工作
发布时间: 2010-08-25
参考文献
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