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在非AWGN环境下,针对CW,AM,FM,OOK,PSK,QPSK,16QAM,FSK,MSK,SSB十种混合调制信号,对调制类型特征提取方法和自动识别算法进行了分析、综合、设计和计算机仿真。提出了梯层电平分析方法、频率瞬时信号分析、剔除载波的归一化能量分析、平方后信号的频谱分析、四次方后的信号频谱分析等方法。当SNR=10dB时,计算机仿真结果是正确识别率不低于95%,自动识别的平均处理时间为不超过10s。 相似文献
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基于DDS技术,改造BT 4型扫频仪中的扫频信号发生器,使其具有高稳定度、高分辨率、高精度的特点。同时为了使扫频仪能够对被测电路的动态范围进行检测,使扫频仪得到更广泛的应用,运用了AGC控制技术,首先使电压稳定在10 V;然后通过控制D/A使输出电压按测试需要输出。硬件给出了具体电路参数,软件给出了相应软件流程,总结了其他波型产生的方法。 相似文献
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用声光晶体对氩离子激光作频率调制,获得了碘分子的差拍饱和吸收信号。将得到的斜率极陡的—阶微商形式的饱和吸收信号作为鉴频曲线把氩离子频率激光稳定到~(127)I_2分子的p(13)43—0的a_3超精细分量上。通过与一稳定到相同精细分量的稳频氩离子激光拍频,给出激光频率稳定性优于±6.5×10~(-12),重复性优于±3.4×10~(-11)。 相似文献
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A Review of Wavelets for Digital Wireless Communication 总被引:2,自引:1,他引:1
Wavelets have been favorably applied in almost all aspects of digital wireless communication systems including data compression, source and channel coding, signal denoising, channel modeling and design of transceivers. The main property of wavelets in these applications is in their flexibility and ability to characterize signals accurately. In this paper recent trends and developments in the use of wavelets in wireless communications are reviewed. Major applications of wavelets in wireless channel modeling, interference mitigation, denoising, OFDM modulation, multiple access, Ultra Wideband communications, cognitive radio and wireless networks are surveyed. The confluence of information and communication technologies and the possibility of ubiquitous connectivity have posed a challenge to developing technologies and architectures capable of handling large volumes of data under severe resource constraints such as power and bandwidth. Wavelets are uniquely qualified to address this challenge. The flexibility and adaptation provided by wavelets have made wavelet technology a strong candidate for future wireless communication.
Madan Kumar Lakshmanan was born in Chennai, India, in 1979. He received the B.E. (with distinction) in electrical engineering from the University of Madras, Chennai, India, in 2000. He joined the Indian Software firm, Polaris Software Labs Ltd., in 2000 where he wrote software for Telecommunication applications. At Polaris, he was awarded the “On The Spot Of Excellence Award” for his efforts. In 2003, he moved to the Indian Institute of Technology-Madras, to develop and establish a wireless communications network for rural connectivity. In 2004, he was awarded the Royal Dutch/Shell Chevning scholarship to pursue a Master degree in Telecommunications at the Delft University of Technology (TUDelft). At TUDelft he is affiliated to the International Research Center for Telecommunications-Transmission and Radar (IRCTR) where he is undertaking research in the field of wavelets applications in Wireless Communications.
Homayoun Nikookar received his Ph.D. in Electrical Engineering from Delft University of Technology (TUDelft), The Netherlands, in 1995. From 1995 to 1998 he was a postdoc researcher at the International Research Center for Telecommunications-Transmission and Radar, TUDelft, where since 1999 he has been an Assistant Professor. Dr. Nikookar has done research on different areas of wireless communications, including wireless channel modeling, UWB, MIMO, multicarrier transmission, Wavelet-based OFDM and CDMA. He is a senior member of the IEEE. 相似文献
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迭加与量化水印嵌入方案的比较及量化参数优化 总被引:3,自引:0,他引:3
分别研究了迭加法和量化法的隐蔽性和稳健性,并且提出了量化调制水印方案中的参数优化方法。对两类方法的分析比较表明,迭加法适用于在高频分量嵌入水印,而量化法适用于在低频分量嵌入水印。并以实验验证了这一结论。 相似文献
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