导读:本文包含了调制方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:调制方式识别,免疫算法,算法分析,BP网络训练
调制方法论文文献综述
杨洁,惠雨晨[1]（2019）在《一种BP-IA数字调制方式识别方法》一文中研究指出为提高数字调制方式的识别速度和准确率,提出一种基于免疫算法(IA)的反向后传(BP)神经网络数字调制方式识别算法。首先对信号的特征进行分析和提取,其次利用具有全局搜索能力的免疫算法优化BP神经网络的权重及阈值,最后利用Levenberg-Marquardt算法训练BP网络。文中不仅给出了详细的算法分析,同时进行了仿真实验。实验结果表明,所提方法的收敛速度明显优于传统的BP算法和遗传算法,在信噪比大于-2 dB时,所提方法的平均识别准确率也优于传统的BP算法和遗传算法。所提免疫优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免BP算法易陷入局部极小,且算法收敛速度快,具有精确的全局寻优性能,进而提高了数字调制方式的识别准确率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
董重重,何行,孙秉宇,谢玮,蔡兵兵[2]（2019）在《基于SVM的载波通信调制信号识别方法研究》一文中研究指出针对当前对低压电力线载波通信调制信号识别过程中出现选取特征困难、选取特征不恰当、识别准确率低的问题,提出特征选择——支持向量机(support vector machine, SVM)的调制信号识别方法。通过采集电力线载波通信芯片发送的调制信号样值,经预处理去噪、滤波后选取调制信号多个特征,使用特征选择工具——FEAST,从多个特征集中找出最能标识数据特征集的特征子集,利用SVM方法对特征子集进行判决归类,并将分类识别后的结果与传统神经网络进行比较。仿真结果表明,所提出的方法选取特征与原有方法相比更为简单准确,其识别准确率较传统神经网络有明显提升,调制信号识别准确率达到98%以上,且收敛速度相比更快,可为多特征下低压电力线载波通信调制信号识别提供参考。(本文来源于《中国测试》期刊2019年11期）
唐智灵,李铖,李思敏[3]（2019）在《任意信息速率的GMSK信号调制解调方法》一文中研究指出高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK)具有较好的旁瓣衰减性能和恒包络特性,适用于航天通信领域,其通信信息速率可以任意设置无疑能够拓宽其应用范围。但因为GMSK调制采用的高斯滤波器的特性与信号的3 dB带宽、符号的持续时间有关,所以信息速率的任意性增加了GMSK调制与解调的复杂性。在利用Laurent分解法分析任意信息速率下GMSK信号调制、解调原理的基础上,提出了基于Cordic算法与查表法相结合的调制方法,以及基于改进的分组式Viterbi算法的解调方法。通过Matlab对提出的方法进行了仿真验证并利用FPGA硬件平台实现该算法,最后使用误码仪测试了信号的传输特性。实验结果表明,该方法可以实现任意信息速率的GMSK调制与解调,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年11期）
吴家龙,路彬彬,李铮,曾瑞琪[4]（2019）在《一种基于OFDM调制的跳频通信方法》一文中研究指出本文提出了一种结合OFDM调制技术和资源块动态映射技术实现宽频带高速跳频的方法,研究了采样率、调制维数、跳速以及带宽之间的约束条件,给出了一种跳速达到10万跳/秒、带宽200MHz的跳频资源块映射方案。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
丁义[5]（2019）在《空时码不对称调制方法研究》一文中研究指出提出了空时编码不对称调制方案。软件分析了比特交织空时编码调制系统在Rayleigh衰落信道下的成对错误概率上界。对于常用的几种映射方案,采用不对称调制星座图,可以增大汉明距离为1的调制符号间的最小欧氏距离,从而提高系统的编码增益和分集增益,降低成对错误概率的上界。理论分析和仿真结果表明,不对称调制星座图改善了比特交织空时编码调制系统在Rayleigh信道下的性能,并且没有牺牲频谱效率和增加系统复杂性的代价。(本文来源于《软件》期刊2019年11期）
王小卉,黄贞,谭莹[6]（2019）在《基于CAF-SVM的调制信号识别方法》一文中研究指出循环平稳算法对调制信号的解调性能优。利用该优势,将循环统计量引入机器学习,提出了基于CAF-SVM(CAF为循环自相关函数;SVM为支持向量机)的信号识别方法。首先,对盲源信号进行循环平稳解调,得出信号特征频率;然后,根据特征频率构建CAF统计量进行特征提取,并将训练样本输入SVM构建分类器。试验结果表明,该方法能够精准抓住信号特点,有良好抗噪性,在噪声干扰下依然能很好识别频率相近、结构相似的调制信号,性能优于样本熵-SVM分类器。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年05期）
杨世康[7]（2019）在《基于超宽带脉冲基带调制的弱无线信号捕获方法》一文中研究指出随着科技的不断发展,人们对于信号的捕获要求不断提高,因此要在尽可能低信噪比的条件下完成对信号的可靠获取。基于此,本文通过对传统的信号捕获方法进行改进,提出一种新的基于超宽带脉冲基带调制的弱无线信号捕获方法,对其中的超宽带脉冲基带调制流程、捕获算法、弱无线信号捕获流程进行设计。将新的信号捕获方法与传统方法进行对比实验,结果表明新的捕获方法捕获概率更高、更可靠,且可靠捕获所需信噪比更低。(本文来源于《电子制作》期刊2019年21期）
张国柱[8]（2019）在《矢量信号调制质量分析方法研究与实现》一文中研究指出采用矢量信号分析技术通过分析已调信号的特性,能够快速发现引起信号失真的原因,定位系统设计中的错误,该技术在信号分析仪器、数字通信等领域应用广泛。本文在深入研究矢量分析技术的基础上,建立了矢量信号分析模型,并对矢量信号分析中对结果影响较大的最佳判决未知和幅相补偿模块进行了详细分析。利用软件实现了矢量信号调制质量分析,能够快速的对EVM等指标进行计算,且易于嵌入其它系统和设备,使用方便。(本文来源于《宇航计测技术》期刊2019年05期）
王亚兰,刘畅,张钧凯,张进[9]（2019）在《一种基于双驱MZM调制的全光变频链路方法》一文中研究指出为实现高频信号的变频,提出了一种基于双驱马赫-增德尔调制器(MZM)的全光变频链路方法,可同时实现上变频和下变频.首先对微波光子变频链路的输入输出关系式进行了理论推导,然后给出了该链路的镜频抑制比、本振抑制比、插入损耗和无杂散动态范围的表达式,最后进行了仿真分析.仿真结果表明,本振抑制比最大可达87.45d B,插入损耗最小可达17.77dB,链路的无杂散动态范围为107.45dB/Hz2/3.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年05期）
王德刚,钱仲仓[10]（2019）在《不同水分调制方法对茭白壳包膜青贮品质的影响》一文中研究指出试验以新鲜茭白壳为原料,通过新鲜茭白壳直接青贮(对照)、茭白壳晾晒至水分70%左右青贮(Ⅰ)、茭白壳+花生藤青贮(水分调至约70%)(Ⅱ) 3个处理组,研究晾晒、添加花生藤等不同水分调制方法对茭白壳包膜青贮品质的影响。结果表明,对照组颜色为黄褐色,有淡酸香味,质地较硬不粘连,有水分渗出和霉变。试验组颜色为黄褐色,有酸香味,质地松软不粘连,均无液体渗出和霉变;试验组干物质、可溶性碳水化合物含量显着高于对照组;中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维含量显着低于对照组;粗蛋白含量提高,试验组间无显着差异。试验组p H、氨氮/总氮等显着降低;乳酸含量、乳酸/乙酸显着提高。试验II组各指标优于试验I组,但差异不显着。综上可知,水分含量影响茭白壳青贮品质,晾晒、添加花生藤调制茭白壳水分至70%,可提高茭白壳包膜青贮品质。(本文来源于《浙江农业科学》期刊2019年10期）
调制方法论文开题报告
（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：
针对当前对低压电力线载波通信调制信号识别过程中出现选取特征困难、选取特征不恰当、识别准确率低的问题,提出特征选择——支持向量机(support vector machine, SVM)的调制信号识别方法。通过采集电力线载波通信芯片发送的调制信号样值,经预处理去噪、滤波后选取调制信号多个特征,使用特征选择工具——FEAST,从多个特征集中找出最能标识数据特征集的特征子集,利用SVM方法对特征子集进行判决归类,并将分类识别后的结果与传统神经网络进行比较。仿真结果表明,所提出的方法选取特征与原有方法相比更为简单准确,其识别准确率较传统神经网络有明显提升,调制信号识别准确率达到98%以上,且收敛速度相比更快,可为多特征下低压电力线载波通信调制信号识别提供参考。
（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。
调制方法论文参考文献
[1].杨洁,惠雨晨.一种BP-IA数字调制方式识别方法[J].现代电子技术.2019
[2].董重重,何行,孙秉宇,谢玮,蔡兵兵.基于SVM的载波通信调制信号识别方法研究[J].中国测试.2019
[3].唐智灵,李铖,李思敏.任意信息速率的GMSK信号调制解调方法[J].电讯技术.2019
[4].吴家龙,路彬彬,李铮,曾瑞琪.一种基于OFDM调制的跳频通信方法[J].电子技术与软件工程.2019
[5].丁义.空时码不对称调制方法研究[J].软件.2019
[6].王小卉,黄贞,谭莹.基于CAF-SVM的调制信号识别方法[J].指挥信息系统与技术.2019
[7].杨世康.基于超宽带脉冲基带调制的弱无线信号捕获方法[J].电子制作.2019
[8].张国柱.矢量信号调制质量分析方法研究与实现[J].宇航计测技术.2019
[9].王亚兰,刘畅,张钧凯,张进.一种基于双驱MZM调制的全光变频链路方法[J].空军预警学院学报.2019
[10].王德刚,钱仲仓.不同水分调制方法对茭白壳包膜青贮品质的影响[J].浙江农业科学.2019