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1、無(wú)線電信號(hào)的調(diào)制解調(diào)技術(shù)和調(diào)制識(shí)別技術(shù)作為無(wú)線電通信領(lǐng)域重要組成部分,一直是重要的研究課題。無(wú)線電信號(hào)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別,是指在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)或先驗(yàn)知識(shí)很少,并且信道存在噪聲和干擾的狀況下,對(duì)經(jīng)分析處理的接收信號(hào)進(jìn)行調(diào)制方式的識(shí)別,以此為依據(jù)對(duì)該信號(hào)進(jìn)一步處理。因無(wú)線電通信環(huán)境日趨復(fù)雜,信號(hào)的調(diào)試方式和通信體制也在趨于多樣化,導(dǎo)致無(wú)線電信號(hào)難以用現(xiàn)有的理論方法有效識(shí)別。
目前無(wú)線電監(jiān)測(cè)人員主要通過(guò)觀測(cè)和分析接收信號(hào)的頻譜信息從而判斷該
2、信號(hào)的調(diào)制類(lèi)型,這樣就對(duì)無(wú)線電檢測(cè)人員的專業(yè)水平提出了很高的要求。監(jiān)測(cè)判斷的過(guò)程就是工作人員運(yùn)用專業(yè)知識(shí)將接收到信號(hào)的頻譜模式和已有的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行匹配和識(shí)別的過(guò)程。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在調(diào)制識(shí)別領(lǐng)域廣泛地應(yīng)用,這是因?yàn)樗幸欢ǖ娜蒎e(cuò)性與穩(wěn)健性能夠處理繁雜的非線性問(wèn)題,擁有很強(qiáng)的模式識(shí)別能力。論文主要研究了基于自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Self-organizing Feature Map,簡(jiǎn)稱SOM)的調(diào)制識(shí)別算法,在此基礎(chǔ)上給出了一些相應(yīng)的改
3、進(jìn),以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度和識(shí)別正確率。內(nèi)容概括如下:
1.為了消除環(huán)境噪聲對(duì)調(diào)制識(shí)別原始頻譜信號(hào)的影響,本文應(yīng)用模糊C均值算法(FCM)對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行去噪處理。在此基礎(chǔ)上對(duì)AM、VSB、FM和FSK調(diào)制信號(hào)從無(wú)線電監(jiān)測(cè)的角度出發(fā),提取了基于頻譜信息的識(shí)別特征參數(shù)。
2.研究了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),利用FCM聚類(lèi)算法提出了優(yōu)化的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效縮短訓(xùn)練時(shí)間、提高識(shí)
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