导读:本文包含了调制阶数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二进制偏移载波,自相关函数,无模糊捕获,检测概率
调制阶数论文文献综述
井儒东,王剑,刘瑞华,戚涵天[1]（2019）在《适用于BOC任意调制阶数的无模糊捕获算法》一文中研究指出通过研究二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)自相关函数的特点,提出了一种适用于BOC任意调制阶数的无模糊捕获算法。将BOC自相关函数进行翻转、截取、相迭加,构造出一种新的相关函数,与原自相关函数的绝对值相加后,可以完全消除副峰。理论分析和仿真实验结果表明,该算法对任意调制阶数的BOC信号均适用;通过对比新算法与其他算法在不同BOC调制阶数之间的检测性能,在相同载噪比下,新算法的检测概率更高;算法的复杂度低,并且不会随着调制阶数的升高而增大;捕获结果保持了较窄的主峰宽度;鉴相输出不会造成误锁现象,能够准确跟踪信号。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年12期）
谭正骄,施继红,胡继峰[2]（2018）在《基于随机森林的低阶数字调制识别算法研究》一文中研究指出针对低信噪比条件下一般调制识别算法识别率低的问题,对2ASK、2FSK等6种典型的低阶数字调制信号进行时域特征分析,提取出一组能够明显区分各调制方式的时域特征参数组成特征向量,辅助以随机森林算法,对6种典型的低阶数字调制信号进行自动分类识别。所提算法克服了决策树过拟合问题,具有特征参数提取简单、计算量小、易于实现、对噪声具有较好容忍性的优点,在低信噪比环境下有良好的识别效果。实验验证表明,在信噪比不小于-5 dB的条件下,所提算法对2FSK、BPSK、4FSK、QPSK的识别正确率可达78%以上;在信噪比不小于3 dB的条件下,所提算法的调制识别正确率达到100%。可见,所提算法对低信噪比条件下的识别性能具有极大的改善。(本文来源于《通信技术》期刊2018年03期）
刘沛,纪学军,赵国庆[3]（2016）在《基于高阶累积量的CPM信号调制阶数识别方法》一文中研究指出利用四阶累积量特征,提出一种CPM信号调制阶数的识别方法。提取过采样接收信号的相位,并进行差分;将相位差分结果向量化,得到若干子信道,每个子信道的输出都是平稳时间序列;利用四阶累积量特征可以区分不同概率分布的性质对调制阶数进行识别。该识别方法仅需已知码元周期,不需要关于调制指数,频偏、以及时延的信息,并且对脉冲成形波形长度过估计具有鲁棒性。仿真实验验证了理论分析结果,并给出了识别性能,以及在模型失配条件下的识别性能。(本文来源于《无线电通信技术》期刊2016年01期）
张军[4]（2013）在《CPM信号调制阶数和频率成形脉冲识别算法研究》一文中研究指出调制阶数和频率成形脉冲是CPM信号的两个重要调制参数，对它们的准确识别是实现非协作通信中CPM信号盲解调的前提。研究识别调制阶数和频率成形脉冲的算法具有重要的现实意义。本文的研究主要围绕这两个参数的识别展开。在分析信号循环平稳特性的基础上，导出了CPM信号的离散谱线结构，进而给出一种通过判别离散谱线规律来识别调制阶数的算法。仿真结果表明，算法在较低信噪比下，能准确识别CPM信号调制阶数，但算法也存在一定的局限性。针对该算法的局限性，本文在分析CPM信号近似熵和环形统计量的基础上，提出一种利用支持向量机（SVM）进行识别的算法，实现了对CPM信号调制阶数和频率成形脉冲的识别。仿真结果表明，该算法在较低信噪比下，对64进制以内的基于升余弦和高斯成形脉冲的CPM信号仍有较高的正确识别率，且算法受调制指数误差的影响较小，具有很高的实用价值。本文提出的算法主要是针对基带CPM信号，对带通CPM信号的适用性有待验证。此外，在硬件上实现算法也是一项很有意义的工作。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-01-01）
吴厚明,江桦,崔伟亮[5]（2012）在《基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法》一文中研究指出为了有效估计多进制CPM信号的调制阶数,本文提出了一种基于循环平稳性和非线性变换的新方法。根据循环平稳的有关理论,通信信号的非线性变换频谱中存在体现信号各阶循环平稳性的离散谱线,谱线位置对应着信号载波频率与符号速率的线性组合,提取这些谱线可以完成信号一些基本参数的估计。本文在分析与推导多进制CPM信号一阶循环矩简化表达式的基础上,研究了与调制阶数有关的谱线特征,并给出了算法步骤。实验结果证实了理论分析的正确性,并且表明,较已有方法,本文算法无需知道符号周期,计算复杂度更低,受噪声影响小,在高斯白噪声条件下,对任意频率成型脉冲的单指数CPM信号都能实现调制阶数有效识别。(本文来源于《信号处理》期刊2012年03期）
周家喜,徐佩霞,戴旭初[6]（2010）在《一种基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法》一文中研究指出本文利用CPM信号的循环平稳性,深入分析了M进制CPM信号循环谱密度函数与信号调制阶数之间的内在联系,并在此基础上提出了一种基于信号循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法。实现了任意调制指数和频率成形脉冲的CPM信号调制阶数盲识别,为CPM信号的盲解调奠定了基础。计算机仿真结果与分析表明,该算法具有较高的正确识别率,并且受高斯噪声影响较小,实现简单,有实用意义。(本文来源于《信号处理》期刊2010年04期）
陈卫东,杨绍全,周希元[7]（2002）在《未知调制阶数的MPSK信号信噪比估计算法》一文中研究指出在未知MPSK信号调制阶数 ,未知接收码元序列条件下 ,提出一种基于高阶累量的可同时实现MPSK信号调制类型的初步分类和比较的精确的信噪比估计算法。计算机仿真结果表明 ,给定适当长度的观测数据 ,在很大的信噪比范围内 ,该算法可达到很高的估计精度。最后讨论了进一步提高信噪比估计精度的方法。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2002年09期）
调制阶数论文开题报告
（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：
针对低信噪比条件下一般调制识别算法识别率低的问题,对2ASK、2FSK等6种典型的低阶数字调制信号进行时域特征分析,提取出一组能够明显区分各调制方式的时域特征参数组成特征向量,辅助以随机森林算法,对6种典型的低阶数字调制信号进行自动分类识别。所提算法克服了决策树过拟合问题,具有特征参数提取简单、计算量小、易于实现、对噪声具有较好容忍性的优点,在低信噪比环境下有良好的识别效果。实验验证表明,在信噪比不小于-5 dB的条件下,所提算法对2FSK、BPSK、4FSK、QPSK的识别正确率可达78%以上;在信噪比不小于3 dB的条件下,所提算法的调制识别正确率达到100%。可见,所提算法对低信噪比条件下的识别性能具有极大的改善。
（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。
调制阶数论文参考文献
[1].井儒东,王剑,刘瑞华,戚涵天.适用于BOC任意调制阶数的无模糊捕获算法[J].系统工程与电子技术.2019
[2].谭正骄,施继红,胡继峰.基于随机森林的低阶数字调制识别算法研究[J].通信技术.2018
[3].刘沛,纪学军,赵国庆.基于高阶累积量的CPM信号调制阶数识别方法[J].无线电通信技术.2016
[4].张军.CPM信号调制阶数和频率成形脉冲识别算法研究[D].西安电子科技大学.2013
[5].吴厚明,江桦,崔伟亮.基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法[J].信号处理.2012
[6].周家喜,徐佩霞,戴旭初.一种基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法[J].信号处理.2010
[7].陈卫东,杨绍全,周希元.未知调制阶数的MPSK信号信噪比估计算法[J].系统工程与电子技术.2002