导读:本文包含了多径瑞利信道论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深度学习,卷积神经网络,基于决策论的特征提取算法,通信信号调制识别
多径瑞利信道论文文献综述
宋旭[1]（2018）在《多径瑞利信道下通信信号调制方式识别算法研究及FPGA实现》一文中研究指出现代社会的发展速度快,科技的发展更是日新月异,科技的发展必然伴随信息的交换,信息的交换需要通信技术的支持,因此通信技术快速发展,支撑其他产业的发展。通信信号的调制识别已经取得了很多的成果,但是大多数的方法只能针对特定的调制方式进行检测,具有很大的局限性。同时,大多数的通信信号调制方式识别的特征提取使用的是传统的模式识别方法,需要人工进行通信信号的特征的提取,这需要消耗很大的工作量。本文从基于决策论的特征提取调制识别算法和深度学习网络着手,研究通信信号调制识别算法的机理和实现方法,以及FPGA平台结构下的算法实现。本文首先对有涉及到的15种通信信号调制方式进行了分析说明,15种通信信号分别为ASK信号,PSK信号,FSK信号,OFDM信号,QAM信号和MSK信号,分析了这15种通信信号的调制特征。之后,通过对基于决策论的特征提取调制识别算法和深度学习卷积神经网络的研究,成功在较高信噪比下使用基于决策论的特征提取算法对通信信号进行了调制方式识别,实验表明此算法在信噪比比较高的环境下取得了很好的成果,但是在信噪比较低的环境下,基于决策论的特征提取调制识别算法的性能急剧下降。因此,本文提出了两种不同应用场景下的卷积神经网络结构。实验结果表明,网络层数更深的结构对信噪比的敏感性较低,但是计算量较大,网络层数相对较少的结构计算量较小,并且能在信噪比大于5d B时对信号进行高精度识别。并与其它同类信道的算法进行了对比,其它算法在信道影响低于本算法的情况下,识别率均低于本文算法。最后,用Open CL平台对九层卷积神经网络进行实现,对Open CL的卷积池化模块,全局平均池化模块,全连接模块的Open CL内核结构进行设计,将算法结构并行化,加快算法运行速度,对比FPGA算法移植结果与Python程序算法仿真结果进行,两种体系结构下算法实现结果误差为0,量化误差不足以影响分类结果。算法实现结果在FPGA量化误差内,实现零误差FPGA算法移植。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
高瞻,徐庆龙[2]（2015）在《多径瑞利衰落信道下的认知电台干扰容限稳健估计》一文中研究指出认知无线电技术因其接入技术灵活,被认为是解决当前民用领域频谱资源越来越匮乏、频谱分配越来越困难的有效手段之一。在军事领域已经出现了具有认知功能的无线电台,该认知电台能够智能地感知周围频谱环境,通过选择无干扰或者干扰较小的通信频段建立新的通信链接来避免敌方的恶意干扰。在多径瑞利衰落信道条件下,提出一种快速稳健搜索算法,能够获取认知无线电台的干扰容限,从而对其实施精确干扰,迫使目标系统重新换频建链。(本文来源于《电子信息对抗技术》期刊2015年05期）
何昭君,沈莹,邵士海,卿朝进,唐友喜[3]（2014）在《多径瑞利衰落信道条件下射频干扰抵消误差对CCFD系统中OFDM性能的影响》一文中研究指出针对同时同频全双工无线通信系统,考虑远端到近端的无线信道为多径瑞利衰落信道,近端发射天线到接收天线的自干扰信道为加性白高斯噪声信道,分析了同时同频全双工传输场景中,自干扰射频抵消幅度及载波相位误差对OFDM误码率的影响。结果表明,在相同信干比和信噪比条件下,幅度和载波相位估计误差的绝对值越小,误码率越低;针对载波频率2.3 GHz,OFDM子载波个数4096,子载波间隔15 kHz的同时同频全双工传输方式,在信干比为-70 dB,误码率为210-时,若期望信噪比损失小于0.8 dB,则需要射频干扰抵消的载波相位估计误差的绝对值小于66 10-?′,幅度估计相对误差的绝对值小于53 10-′;若期望获得40 dB的射频自干扰抑制效果,则射频干扰抵消的载波相位估计误差的绝对值小于0.5?,幅度估计相对误差绝对值小于1%。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2014年02期）
李静威,全厚德,崔佩璋[4]（2013）在《一种改进的非相关多径瑞利衰落信道模型》一文中研究指出针对非相关多径瑞利衰落信道,提出了一种改进的基于莱斯正弦和的仿真模型。在原始精确多普勒扩展方法的基础上,对多普勒频率引入了新的旋转角定义,实现了各多径信道的非相关性。理论与仿真分析表明,该方法的自相关和互相关特性与参考模型相比具有极好的吻合性,并且在相同实现条件下,与其他改进型精确多普勒方法相比精度上也有了20%的提高,证实新模型能更准确地描述非相关多径瑞利衰落信道。(本文来源于《电讯技术》期刊2013年12期）
李璀,杨贻嘉,荣嵘,彭永怀[5]（2013）在《多径瑞利衰落信道下一种改进的分布式MIMO-OFDM符号定时同步算法》一文中研究指出为了在多径信道中实现精确的符号定时估计,提出一种利用后向搜索的方式来提高同步算法在多径信道下的性能。分析分布式MIMO-OFDM系统模型,在OVPSP算法的基础上进行改进,提出多径信道下符号定时的改进算法,能够在路径损耗严重的多径瑞利衰落信道下,实现分布式MIMO-OFDM系统的精确定时估计,并通过Matlab仿真进行分析。仿真结果证明:该方法比传统的符号定时算法精度提高了30%,能实现更为精确的定时,有较好的应用前景。(本文来源于《兵工自动化》期刊2013年12期）
张平华,朱运航[6]（2012）在《瑞利衰落信道下扩频通信系统抗多径干扰性能研究》一文中研究指出在一种新的实用瑞利衰落信道下,存在加性高斯白噪声,对直接序列扩频(DSSS)通信系统抑制码片内、外多径干扰的能力进行理论分析与计算机仿真。证实扩频通信系统在多径瑞利衰落信道中传输时能有效地克服多径衰落;在多径衰落信道较强的条件下,与提高扩频增益相比,增加扩频码的码长对于提高移动通信系统的抗多径衰落性能更加有效,但是扩频增益并非越高越好,需合理选取。(本文来源于《广西科学》期刊2012年04期）
张益[7]（2010）在《多径瑞利衰落信道下跳频通信系统的仿真研究》一文中研究指出跳频通信作为扩频通信体制中的一种重要类型,有出色的抗干扰、抗衰落能力,且保密性高,在军用通信和民用通信中都得到了广泛的应用。跳频同步是跳频通信的关键技术之一,其设计的好坏,将直接影响系统性能的优劣。跳频的同步分成捕获和跟踪两个阶段进行,本文主要针对跳频同步的跟踪阶段展开研究,即对多径瑞利衰落信道下跳频通信系统存在时间同步误差情况下的同步跟踪性能以及系统的误码率性能进行了深入的研究。本文首先介绍了课题的研究意义和跳频技术的国内外研究现状,接着简述了跳频通信系统基本原理,跳频通信中的关键技术,重点介绍了跳频系统的同步技术。随后着重基于Hong Zhao等人在多径瑞利衰落信道下跳频通信系统同步跟踪性能的理论分析,研究并验证了在多径瑞利衰落信道下,时间同步误差估计值的均值和方差比高斯白噪声信道下的结果更接近理想情况,说明在多径瑞利衰落信道下由于多径时间分集因此能改善跳频系统同步跟踪的性能。然后以MATLAB7.0/SIMULINK软件为仿真工具,搭建了多径瑞利衰落信道下跳频通信系统同步跟踪仿真平台,并利用该仿真平台进行大量的仿真实验,仿真结果证明多径瑞利衰落确实能改善跳频系统同步跟踪的性能。最后建立了多径瑞利衰落信道下跳频通信系统仿真平台,仿真研究了系统存在收发时间同步误差情况下的系统误码率,仿真结果表明即使存在时间同步误差,相比于高斯白噪声信道,跳频系统误码率性能在多径瑞利衰落信道下变差,但是相比于单径的瑞利衰落信道,误码率性能在多径情况下有所改善。(本文来源于《西南交通大学》期刊2010-06-01）
李煜国[8]（2009）在《多径瑞利信道下OFDM信号的识别方法研究》一文中研究指出无线通信中广泛采用各种调制技术,且占用不同的频率和带宽。要获取通信信号的信息,就必须知道信号的调制方式和调制参数。通信信号的调制识别是指在未知调制信息以及调制参数的前提下,判断出信号所采用的调制方式,并估计出某些调制参数,为解调器正确解调提供依据,并最终获得有用的信息。与此同时,空间中的信号越来越密集和复杂,可同时接收到多种不同的调制信号,加大了信号调制识别的难度。近年来,人们针对不同类型的调制信号尤其是单载波调制信号在高斯信道下的调制识别作了大量的研究,对于多载波调制信号在瑞利信道下的研究则很少。本文主要研究了单径及多径瑞利信道下OFDM信号的类间识别问题,使用基于二阶和四阶累积量的组合作为判决门限,在单径及多径瑞利衰落信道条件下,实现了多载波调制信号(如OFDM)和数字单载波调制信号(如MPSK,MFSK,MQAM)的区分,并使用Matlab对系统性能进行了分析和仿真,仿真结果表明算法在单径瑞利信道下信噪比大于7dB,多径瑞利信道下信噪比大于8dB时,OFDM正确识别率已达到100%。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-01-01）
孔令红,都思丹[9]（2008）在《多径瑞利衰落信道下OFDM系统仿真》一文中研究指出正交频分复用(OFDM)技术是下一代移动通信的核心技术之一。重点研究了多径瑞利衰落信道下最大多径时延对基于OFDM技术的通信系统性能的影响。根据OFDM基本原理构建了一个OFDM无线通信基带系统仿真模型,信道带宽为15MHz,调制方式为16-QAM,编码方式采用码率为1/2的卷积,模型采用了60个子载波,并插入了循环前缀。分析了系统抗多径干扰的性能,比较了不同信道下系统的误码率,以及不同的保护间隔长度下系统的误码率。表明在瑞利衰落信道下OFDM技术具有良好的抗多径干扰的性能。(本文来源于《计算机仿真》期刊2008年07期）
王建勇[10]（2008）在《多径瑞利快衰落信道下OFDM信号的识别》一文中研究指出提出了一种在多径瑞利快衰落信道条件下,OFDM信号与单载波信号调制制式识别的方法。利用接收信号的两种高阶累积量的组合作为信号分类的特征值,有效抵消瑞利衰落和多普勒频移的影响。该方法可以在中频对信号进行处理,不需要信号的载波频率、波特率等先验信息。计算机仿真表明,该方法对多径瑞利快衰落和多普勒频移稳健,识别概率高,算法复杂度低,适合实时处理。(本文来源于《微计算机信息》期刊2008年06期）
多径瑞利信道论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
认知无线电技术因其接入技术灵活,被认为是解决当前民用领域频谱资源越来越匮乏、频谱分配越来越困难的有效手段之一。在军事领域已经出现了具有认知功能的无线电台,该认知电台能够智能地感知周围频谱环境,通过选择无干扰或者干扰较小的通信频段建立新的通信链接来避免敌方的恶意干扰。在多径瑞利衰落信道条件下,提出一种快速稳健搜索算法,能够获取认知无线电台的干扰容限,从而对其实施精确干扰,迫使目标系统重新换频建链。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多径瑞利信道论文参考文献
[1].宋旭.多径瑞利信道下通信信号调制方式识别算法研究及FPGA实现[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].高瞻,徐庆龙.多径瑞利衰落信道下的认知电台干扰容限稳健估计[J].电子信息对抗技术.2015
[3].何昭君,沈莹,邵士海,卿朝进,唐友喜.多径瑞利衰落信道条件下射频干扰抵消误差对CCFD系统中OFDM性能的影响[J].电子与信息学报.2014
[4].李静威,全厚德,崔佩璋.一种改进的非相关多径瑞利衰落信道模型[J].电讯技术.2013
[5].李璀,杨贻嘉,荣嵘,彭永怀.多径瑞利衰落信道下一种改进的分布式MIMO-OFDM符号定时同步算法[J].兵工自动化.2013
[6].张平华,朱运航.瑞利衰落信道下扩频通信系统抗多径干扰性能研究[J].广西科学.2012
[7].张益.多径瑞利衰落信道下跳频通信系统的仿真研究[D].西南交通大学.2010
[8].李煜国.多径瑞利信道下OFDM信号的识别方法研究[D].西安电子科技大学.2009
[9].孔令红,都思丹.多径瑞利衰落信道下OFDM系统仿真[J].计算机仿真.2008
[10].王建勇.多径瑞利快衰落信道下OFDM信号的识别[J].微计算机信息.2008
标签：深度学习; 卷积神经网络; 基于决策论的特征提取算法; 通信信号调制识别;