导读:本文包含了循环平稳性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平稳,正交,相位,简谐运动,复用,频率,波束。
循环平稳性论文文献综述
冯国玉[1]（2017）在《基于循环平稳性的多制式宽带通信信号识别算法研究》一文中研究指出通信信号调制方式是通信信号接收处理和承载信息提取的重要依据。在认知无线电、车载通信、空间电磁频谱监测、军用通信和电子对抗等应用领域中,都需要对未知信号进行感知和识别。接收机对接收到的一个或多个未知信号的处理除了信号检测、多域分析和参数估计等基本内容外,还必须通过调制识别判断信号调制类型,在此基础上加载对应的解调处理算法完成信号解调和传输信息的提取,进而实现其他任务。因此,调制识别是未知信息感知和获取中不可或缺的核心技术。本论文结合全新的图域数字信号处理(Digital Signal Processing on Graphs,DSP_G)理论,对宽带通信信号调制识别理论和方法进行研究。主要研究内容为基于循环平稳理论和DSP_G的通信信号调制方式识别理论和方法:1.根据通信信号循环谱的特性,研究并设计通信信号的图域映射与转换方法,图域映射的依据是循环谱矩阵的每个循环频率;2.根据图域映射与转换方法提取出的图,研究并设计相应的图域特征提取方法和图域分类器。首先提取训练信号和测试信号图集的邻接矩阵的特性,然后采用计算汉明距离实现图域分类器的设计;3.由于从理论上依据循环谱不能实现MPSK/MQAM信号的区分,因而,研究并设计了基于四阶循环累积量和DSP_G的MPSK/MQAM信号的识别方案,其中进行图域映射时需要将四阶循环累积量降维到二维矩阵,MQAM信号的类内识别是采用四阶累积量实现的。最后,本文对提出的基于循环谱和DSP_G的通信信号调制识别算法进行了仿真,同时和已存在的算法进行了对比,并详细分析了频偏和定时误差对提出算法性能的影响,详细推导分析了本文算法和已存在算法的计算复杂度。仿真表明提出的算法识别性能大大提升,虽然识别性能受频偏和定时误差的影响较大,但该算法的时间复杂度较低。在此基础上,对基于四阶循环累积量和DSP_G的MPSK/MQAM信号识别算法性能进行了仿真,仿真表明在MPSK/MQAM信号的识别中8PSK信号识别性能非常好。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-01）
郭昊[2]（2016）在《基于信号循环平稳性的多波束抗干扰技术研究及FPGA实现》一文中研究指出自适应波束形成技术是阵列信号处理的核心,已经得到了广泛应用。它是利用接收的有用信号和干扰与噪声信号空间谱的不同,提取出期望信号。随着通信技术的快速发展,各种有意或无意的电磁干扰也在加剧,为使通信设备在各种环境下都能正确收发有用信号,发展有效的抗干扰技术也就成为了本文研究重点。在深入研究自适应波束形成技术的基础上,本文依据是否需要发射参考信号,从非盲和盲自适应波束形成技术这两个方面进行了详细研究。针对现有的几种典型非盲算法和盲算法存在的问题,提出了自己的改进方法。文中简述了自适应波束形成的相关理论知识以及信号的循环平稳特性,以此为基础对目前已提出的SMI算法、CAB类算法和SCORE类算法的优缺点做了详细分析。在实际应用中,循环频率误差会导致CAB类算法性能急剧下降或失效,为有效改善这个弊端,本文提出了一种自适应遗忘因子循环平稳波束形成算法。该算法可以根据周围环境的变化自适应调整遗忘因子的大小,纠正循环自相关矩阵的误差,从而求出最佳权值,进而输出最大SINR以及形成良好的波束图。本文提出的改进算法还可以有效改善已有改进算法在循环频率误差较大时,性能依旧下降或失效的问题。不同参数环境下的仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。针对循环频率误差的问题,本文还提出了一种利用群体智能优化算法进行解决的方法,即利用爆炸搜索的烟花算法优化CAB类算法。文中详细介绍了烟花算法的基本原理,借助烟花算法的全局寻优能力,能够有效解决循环频率误差对CAB类算法性能的影响。仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。为改善传统SMI算法形成的波束图容易发生畸变以及难于在工程实践中应用的问题,本文提出了一种遗传矩阵伴随求逆算法。本文推导了该算法的详细理论,之后对其进行了计算机仿真验证。然后详细介绍了该算法利用FPGA实现的系统组成和具体实现方案,依据给定的性能指标对系统各个模块进行联调和测试,验证遗传矩阵伴随求逆算法的可行性、可靠性。最后根据测试情况对系统结构进行优化和改进,同时将该算法的FPGA实现应用在某型北斗二代卫星导航抗干扰系统上。仿真和实际使用情况都验证了改进后的算法具有极好的实用性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2016-12-01）
罗宏林,刘小峰,柏林[3]（2016）在《滑动轴承油膜失稳振动的二阶定向循环平稳性分析》一文中研究指出定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的油膜失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2016年04期）
魏利霞,曹士坷[4]（2015）在《接收机运动情况下天线简谐运动对信道循环平稳性影响的分析》一文中研究指出在均匀散射环境下,当天线做简谐运动时,信道中会引入循环平稳。通过分析信道循环平稳的产生机理,定义了循环平稳度来衡量引入的循环平稳。首先当接收机以恒速做直线运动且接收机上的天线做简谐运动时,研究了信道的自相关特性,包括循环平稳性;然后用Matlab仿真工具绘出有关曲线,仿真实验结果更加清晰地显示了信道的循环平稳性;最后揭示了信道循环平稳的研究意义,并对其在该领域的应用前景进行了展望。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年03期）
吴量,江桦,崔伟亮[5]（2013）在《利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类》一文中研究指出非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法.利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQAM、CPOFDM、ZPOFDM等常见调制信号具有良好的识别效果.该方法提升了盲接收环境下的分类效果,扩大了分类集.理论推导和计算机仿真表明,该方法能有效提升非合作接收条件下的盲分类性能.(本文来源于《应用科学学报》期刊2013年06期）
杨赞,赵辉,赵玉萍[6]（2012）在《基于循环平稳性的异构网OFDM系统窄带干扰消除》一文中研究指出在异构网正交频分复用系统中,异系统窄带干扰会造成系统性能的下降。该文提出一种基于信号循环平稳性的异系统窄带干扰消除算法,对干扰进行估计和消除,推导了干扰消除的信干噪比增益。仿真结果表明,与传统的线性预测滤波算法相比,该文提出的方法可以更为准确地估计窄带干扰信号,消除异系统干扰,提高系统性能。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2012年09期）
吴厚明,吴量,江桦[7]（2012）在《一种基于循环平稳性的CPM信号符号速率盲估计算法》一文中研究指出根据循环平稳有关理论,通信信号的非线性变换频谱中存在体现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和符号速率的线性组合,提取这些谱线可以完成信号的一些基本参数估计。通过分析CPM信号瞬时频率函数的循环平稳性,利用二次方谱与符号周期的关系,提出了一种新的CPM信号符号速率盲估计算法。实验结果证实了理论分析的正确性,并且表明该算法预处理要求低,具有较好的抗噪声性能,能够实现衰落信道下CPM信号符号速率的有效估计。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2012年02期）
王睿[8]（2012）在《基于循环平稳性的数字信号调制识别与参数估计研究》一文中研究指出调制识别是非协作通信中的关键技术之一，在电子对抗、软件无线电等领域应用十分广泛。该过程介于信号检测与解调之间，由于对传输信号没有过多的先验信息以及在接收端有很多未知的参数，例如：信号功率，载波频率和相位偏移，时间信息等，导致对调制方式的盲识别是一项很困难的任务。此外，实际中存在多径衰落、频率选择性和时变信道等问题，使得这项任务变得更具有挑战性。数字信号的统计特性通常具有一定的周期性，被称之为循环平稳特性。由于不同信号的循环平稳特性差异明显，将信号的循环平稳特性应用于调制识别有着独特的优势：构造识别特征简单直观、区分度好；能够识别的信号种类多，而且不需要先验信息；在低信噪比条件下识别性能良好；能够对信号的调制参数做出比较精确的估计。本文主要研究了利用信号的循环平稳性对2ASK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、MSK、OQPSK等九种常见数字信号进行调制识别与参数估计的技术。首先，基于信号的循环谱相关，循环累积量，以及信号的功率谱，构造出分类特征，并从带内信噪比、数据量、采样倍率、成形滤波滚降因子等四个方面，详细研究了所提取的特征受这些因素的影响变化情况。然后，研究了基于信号循环谱相关的载频与字符率的估计，以及单频信号基于功率谱的载频与信噪比的估计。最后针对待识别的九种信号，对所提取的特征进行优化选择，设计了多特征域联合的调制识别方案，并进行了仿真分析。仿真结果表明，在没有先验信息的条件下，带内信噪比大于5dB时类间识别正确率可以达到80%，带内信噪比大于8dB时类间识别正确率达到90%；对于MPSK/MQAM信号，在带内信噪比大于15dB时类内识别正确率可以达到90%。(本文来源于《电子科技大学》期刊2012-04-01）
崔伟亮,江桦,李剑强[9]（2012）在《ZPOFDM循环平稳性分析及在多载波信号识别中的应用》一文中研究指出针对多载波调制分类算法无法识别零前缀正交频分复用(zero-padding OFDM,ZPOFDM)信号的问题,提出了一种改进的OFDM信号识别方法.利用ZPOFDM等信号的二阶循环累积量特征,结合循环平稳性检测,实现衰落信道下包括ZPOFDM、循环前缀正交频分复用(cyclic-prefix OFDM CPOFDM)、单载波等信号的分类理论分析与实验结果表明,该方法在没有同步及参数估计等预处理条件下能实现频率选择性衰落信道下多载波信号的有效区分.(本文来源于《应用科学学报》期刊2012年02期）
吴厚明,江桦,崔伟亮[10]（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）
循环平稳性论文开题报告
（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：
自适应波束形成技术是阵列信号处理的核心,已经得到了广泛应用。它是利用接收的有用信号和干扰与噪声信号空间谱的不同,提取出期望信号。随着通信技术的快速发展,各种有意或无意的电磁干扰也在加剧,为使通信设备在各种环境下都能正确收发有用信号,发展有效的抗干扰技术也就成为了本文研究重点。在深入研究自适应波束形成技术的基础上,本文依据是否需要发射参考信号,从非盲和盲自适应波束形成技术这两个方面进行了详细研究。针对现有的几种典型非盲算法和盲算法存在的问题,提出了自己的改进方法。文中简述了自适应波束形成的相关理论知识以及信号的循环平稳特性,以此为基础对目前已提出的SMI算法、CAB类算法和SCORE类算法的优缺点做了详细分析。在实际应用中,循环频率误差会导致CAB类算法性能急剧下降或失效,为有效改善这个弊端,本文提出了一种自适应遗忘因子循环平稳波束形成算法。该算法可以根据周围环境的变化自适应调整遗忘因子的大小,纠正循环自相关矩阵的误差,从而求出最佳权值,进而输出最大SINR以及形成良好的波束图。本文提出的改进算法还可以有效改善已有改进算法在循环频率误差较大时,性能依旧下降或失效的问题。不同参数环境下的仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。针对循环频率误差的问题,本文还提出了一种利用群体智能优化算法进行解决的方法,即利用爆炸搜索的烟花算法优化CAB类算法。文中详细介绍了烟花算法的基本原理,借助烟花算法的全局寻优能力,能够有效解决循环频率误差对CAB类算法性能的影响。仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。为改善传统SMI算法形成的波束图容易发生畸变以及难于在工程实践中应用的问题,本文提出了一种遗传矩阵伴随求逆算法。本文推导了该算法的详细理论,之后对其进行了计算机仿真验证。然后详细介绍了该算法利用FPGA实现的系统组成和具体实现方案,依据给定的性能指标对系统各个模块进行联调和测试,验证遗传矩阵伴随求逆算法的可行性、可靠性。最后根据测试情况对系统结构进行优化和改进,同时将该算法的FPGA实现应用在某型北斗二代卫星导航抗干扰系统上。仿真和实际使用情况都验证了改进后的算法具有极好的实用性。
（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。
循环平稳性论文参考文献
[1].冯国玉.基于循环平稳性的多制式宽带通信信号识别算法研究[D].电子科技大学.2017
[2].郭昊.基于信号循环平稳性的多波束抗干扰技术研究及FPGA实现[D].哈尔滨工程大学.2016
[3].罗宏林,刘小峰,柏林.滑动轴承油膜失稳振动的二阶定向循环平稳性分析[J].振动与冲击.2016
[4].魏利霞,曹士坷.接收机运动情况下天线简谐运动对信道循环平稳性影响的分析[J].计算机科学.2015
[5].吴量,江桦,崔伟亮.利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类[J].应用科学学报.2013
[6].杨赞,赵辉,赵玉萍.基于循环平稳性的异构网OFDM系统窄带干扰消除[J].电子与信息学报.2012
[7].吴厚明,吴量,江桦.一种基于循环平稳性的CPM信号符号速率盲估计算法[J].信息工程大学学报.2012
[8].王睿.基于循环平稳性的数字信号调制识别与参数估计研究[D].电子科技大学.2012
[9].崔伟亮,江桦,李剑强.ZPOFDM循环平稳性分析及在多载波信号识别中的应用[J].应用科学学报.2012
[10].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
论文知识图
