基于神经网络的软件无线电信号的调制识别

对接收信号的调制类型进行自动识别,对于软件无线电这类多模式通信系统非常重要。它使得系统可以自动切换到合适的软件解调程序,从而能使系统更具灵活性和适应能力。提出了一种基于神经网络方法的分类算法来解决此问题。实验结果表明,在信噪比为5db时,正确的识别率不低于98％。     

RFID调制信号自动识别方法的研究

提出了一种基于软件无线电的RFID调制识别方法.该方法设计了一种用遗传算法全局优化BP网络拓扑结构的调制识别分类器.与传统BP神经网络方法相比,该方法加快了网络的收敛速度,提高了收敛精度且识别率较高.仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可达到很高的识别效率.     

基于支持向量机的数字调制信号识别

针对神经网络分类器容易陷入局部最小值和不适用于小样本的缺点,提出一种应用零中心瞬时特征提取法提取分类特征,采用支持向量机分类器进行数字调制信号识别的方法。与传统的神经网络方法相比,该方法具有更好的泛化推广能力。实验仿真结果表明,该调制识别方法在小样本下具有较高的识别率。     

软件无线电中调制识别算法的研究

在非合作通信体制下,通信信号的调制样式识别已经越来越占据重要作用。以往文献中可以参考到的算法一般要求信噪比比较高,一般要求在10db以上。该文基于软件无线电体系结构,在低信噪比情况下对数字通信信号的识别算法作了一些改进。通过在参数提取时适当选取预处理滤波器和合理对相位进行修正来降低噪声的影响,并选择适当的判别参数来提高算法的鲁棒性,使得算法在信噪比为3db的环境下对常用数字调制样式识别的仿真结果达到90％以上。     

软件无线电中调制信号的神经网络识别方法

对接收信号的调制类型进行自动识别,在软件无线电这类多模式通信系统中非常重要。本文从调制信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取特征参数,用于识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、MSK等信号。仿真结果表明采用神经网络识别算法,不仅可提高识别的智能化,而且能提高正确识别率。     

软件无线电中调制信号的神经网络识别方法

对接收信号的调制类型进行自动识别,在软件无线电这类多模式通信系统中非常重要.本文从调制信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取特征参数,用于识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、MSK等信号.仿真结果表明采用神经网络识别算法,不仅可提高识别的智能化,而且能提高正确识别率.     

基于决策理论的模拟数字混合信号调制识别

提出一种基于决策理论的模拟数字混合调制信号自动识别算法,采用基于I/Q正交双路的信号处理架构,利用扩展收敛域的CORDIC算法提取信号的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率,结合软件无线电中具体的工程实现方法,修改部分识别特征参数,介绍基于判决树的识别流程。仿真结果表明,在信噪比不小于6 dB时,采用该算法的平均正确识别率在94%以上。     

视觉图像技术在田径失误动作识别仿真中的应用

尝试引入视觉图像技术,提出了该项技术在田径失误动作识别仿真中的应用研究。空间运动位姿作为高速体育运动动作达标识别的关键,收集运动位姿信息,从中提取失误动作特征,是应用方法探究的重点。研究采用图像描述方法,定义失误图像特征,构建失误动作初始特征向量,采取特征向量维数约简处理,完成失误动作特征的提取,通过设定边界特征范围标准,准确识别失误动作。通过仿真应用测试,验证了提出的田径失误动作识别方法较为可靠。     

基于轻量型网络的单载波信号调制识别

针对当前应用深度学习实现数字信号调制识别过程中网络复杂、计算量高、硬件平台要求高的问题, 本文提出了在改进的MobileNetV3轻量级神经网络中使用信号星座图调制识别的方法. 首先, 将接收到的MPSK和MQAM信号转换成星座图像, 将其进行灰度图像提取, 灰度图像增强, 构建星座图的图像数据集, 然后将ResNet中的跨层结构引入MobileNetV3网络, 解决了随着网络层数的增加, 权重减小而导致的梯度消失现象. 最后将星座图数据集用于训练MobileNetV3的轻量型神经网络权重, 对星座图像进行识别. MobileNetV3基于深度卷积可分离和神经架构搜索(network architecture search, NAS)技术在保证识别精度的前提下, 大大降低了参数量和训练时间, 将对于简单信号的调制识别, 轻量型神经网络可以有效简化网络结构, 降低对硬件设备的要求. 仿真结果表明, 针对的调制信号(BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM), 能实现识别率为99.76%的调制识别, 相较于传统应用深度学习实现调制识别的网络, 网络参数量和计算量明显减小.     

基于软件无线电技术的信号识别与调制解调系统

本文介绍一种基于软件无线电技术,利用通用计算机和DSP处理器构造的的信号识别与调制解调系统。给出了系统组成、功能、硬件和软件结构以及系统功能实现方法。     

基于软件无线电的调制算法研究

软件无线电被认为是继模拟通信到数字通信,固定通信到移动通信之后无线通信领域的第三次突破。调制解调技术在软件无线电系统中占据着非常重要的地位,它的优劣决定了系统的性能,是软件无线电的关键所在。本文主要对软件无线电结构下的调制算法进行研究,并在此基础上用matalab对AM、FM、2FSK信号的调制算法进行了仿真,从而证明了算法的正确性和可行性。     

Automatic Modulation Classification Using Information Theoretic Similarity Measures

Modem wireless systems employ adaptive techniques to provide high throughput while observing desired coverage, QoS （quality of service） and capacity. An alternative to further enhance data rate is to apply cognitive radio concepts, where a system is able to exploit unused spectrum on existing licensed bands by ＂sensing＂ the spectrum and opportunistically access unused portions. Techniques like AMC （automatic modulation classification） could help or be vital for such scenarios. Usually, AMC implementations rely on some form of signal pre-processing, which may introduce a high computational cost or make assumptions about the received signal which may not hold （e.g., Gaussianity of noise）. This work proposes a new method to perform AMC which uses a similarity measure from the ITL （information theoretic learning） framework, known as correntropy coefficient. It is capable of extracting similarity measurements over a pair of random processes using higher order statistics, yielding in better similarity estimations than by using e.g. correlation coefficient. Experiments with binary modulations show that in the presence of AWGN （additive white Gaussian noise）, a 97% success rate in classification is achieved at a SNR （signal-to-noise rate） of 5 dB without requiring any pre-processing at all.     

QAM调制技术及其MATLAB仿真

文章首先概述了QAM调制技术的原理,然后重点介绍了QAM调制技术在有线电视系统中的作用和意义,并且对QAM的频道设置和输出进行了说明。文章还利用MATLAB对基于QAM的数字通信系统进行仿真,得到了良好效果的接收星座图和补偿后的星座图、信道估计图、系统BER分析图。仿真结果表明这种通过MATLAB实现的数字通信系统具有较强的可实现性,为实际应用和科学合理地设计正交幅度调制系统,提供了高效的仿真平台。     

对软件无线电中调制模式识别的改进

在非合作通信体制下，通信信号的调制样式识别已经越来越占据重要作用。本文主要从理论上讨论了软件无线电中基带数字信号处理中的一些软件设计，包括信号调制模式的识别、正交解调及其选择解调模式时的控制过程，并着重讨论了在低信噪比情况下数字通信信号的调制模式的识别问题。所有这些过程部是基于可编程芯片用软件实现的。     

基于无线OFDM系统的调制方式保护算法

随着无线通信系统的宽带化,传统的数据加密算法具有很高的计算复杂度,并且没有考虑到物理层调制方式的安全性。针对这一问题,从物理层加密的角度,提出了一种基于无线OFDM系统的调制方式保护算法。在单载波和多载波情况下,分别对所提算法的调制方式保护效果进行了分析,并通过采用典型的认知无线电调制识别方法对加密前后的识别率进行了仿真和比较。理论分析和仿真结果表明,所提算法在不改变原系统固有性能的情况下,具有不错的调制方式保护性能。     

GPS中频信号的建模与仿真

中频信号是软件接收机研制重要输入数据,通常可以通过两种方法获得,一种为通过位捕获器对实际GPS信号进行采集获取,另一种为通过对信号进行数学建模后利用软件生成.相对而言,软件方法更加灵活.通过对GPS L1 C/A码信号的研究,推导和简化了GPS中频信号的建模所需的各种数学模型包括信号生成模型、电离层模型、信号传播时间模型等,并在研究的基础上进行了仿真实现,通过频谱对信号的可信度进行了分析.     

数字调制信号识别的特征参数优化方法

针对数字调制信号识别中特征参数数目多和特征冗余的问题,提出一种数字调制信号识别的特征参数优化方法。首先利用正交实验对常用的20个特征参数进行优化选择,然后利用RI3F神经网络识别9种数字调制信号,最后分别与主分量分析方法((PCA)和核主分量分析方法(KPCA)进行比较。仿真结果表明,该方法在高斯和多径信道下均能够有效地对特征参数进行优化选择,比PCA方法和KPCA方法有更好的优化能力。     

无线射频识别技术与应用研究

无线射频识别（RFID）是一种非接触式的自动识别技术,它利用射频信号通过无线传输的方式,在读写器和电子标签之间进行数据交换和目标识别。与传统条形码等识别技术相比,RFID具有识别距离远,环境适应性强,数据存储量大,可同时识别多个物体等诸多优势,已被广泛应用于工业、零售、物流、交通等多个领域。本文详细地分析了射频识别技术特点和工作原理,阐述了系统构成和实现过程,指出了其面临的问题,并展望了未来发展趋势。     

一种基于FPGA的MSK信号调制方法的设计与仿真

研究了MSK(最小频移键控调制)的基本理论,结合MSK信号调制原理,给出了一种基于FPGA的MSK信号调制方法,并在MAX+PLUS II采用VHDL语言编程实现了MSK信号调制方法的仿真,根据仿真结果,证明了MSK信号调制方法的正确性。     

MATLAB在电力系统仿真研究中的应用

随着科学技术的发展,电力系统变得越来越复杂,电气工程师掌握一种好的能对电力系统进行仿真的软件是学习和研究的需要。文章简要介绍了MATLAB发展历史、组成和强大的功能,并用两个简单例子分别就编程仿真和框图式仿真两方面分析了MATLAB这种软件在电力系统仿真研究中的具体应用。在充分利用已有模型的基础上,对MATLAB中这两者仿真方式进行有机结合或采取等效电路法,就能对特殊、复杂地电气系统地进行高效仿真研究,因此,掌握编程仿真和框图式仿真是电气工程师学好MATLAB的基础。与众多专门的电力系统仿真软件相比,MATLAB软件具有易学、功能强大和开放性好,是电力系统仿真研究的有力工具。