导读:本文包含了调制信号论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:广义,信号,神经网络,向量,特征,无源,卷积。
调制信号论文文献综述写法
董重重,何行,孙秉宇,谢玮,蔡兵兵[1]（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）
吴佩军,侯进,吕志良,刘雨灵,徐茂[2]（2019）在《基于卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法》一文中研究指出由于多进制相位调制子类信号相似度高,传统的信号识别方法和机器学习算法难以实现特征的自动提取和准确的分类。针对此问题,提出一种基于时频图和深度卷积神经网络的识别算法。将实测信号通过短时傅里叶变换转换成时频图作为实验数据,并设计一个33层的卷积神经网络ReSENet对特征进行自动提取和调制识别。该网络融合了经典模型ResNext和SENet的优点,能通过深度学习和特征重定向学习到数据中复杂抽象的特征。为进一步提高ReSENet的性能,分别从梯度下降算法、激活函数等方面对模型进行优化。与现有方法相比,该算法在对多进制相位调制信号识别上有更优的分类表现。实验结果显示,最终的识别准确率达到99.9%,验证了该算法的有效性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
王小卉,黄贞,谭莹[3]（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）
张磊,碗超凡,刘振星,尹治平[4]（2019）在《基于PSK调制信号的无源成像系统模糊函数分析》一文中研究指出从双基地成像系统的模糊函数出发,针对相移键控(PSK)调制信号的特点,引入平均模糊函数的概念。利用求取期望的方式消除码元序列的随机性对系统模糊函数的影响,详细推导了基于PSK调制信号的无源成像系统的广义模糊函数,并通过仿真实验分析了信号波形参数对系统分辨性能的影响。结果表明,PSK调制信号的序列长度和滚降系数对系统分辨性能的影响很小。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2019年05期）
郭甜,李静霞,刘洋,刘丽,王冰洁[5]（2019）在《基于混沌脉冲位置调制信号的地下管线探测研究》一文中研究指出提出了一种基于混沌脉冲位置调制信号的探地雷达系统,可用于城市地下管线探测。该系统以宽带混沌脉冲位置调制信号作为发射信号,利用混沌相关法获取管线埋设深度信息,通过天线扫描实现对管线的二维定位。仿真实现了对地下0.5 m、1.0 m深处直径为0.2 m、0.6 m金属和非金属管线的定位。进一步对该系统进行了实验验证。结果表明利用该系统可以对地下不同直径和埋设深度的金属管线或非金属管线进行探测。(本文来源于《电子器件》期刊2019年05期）
胡国兵,吴珊珊,杨忠,杨莉,赵嫔姣[6]（2019）在《LFM/BPSK混合调制信号盲处理结果可信性评估:一种简化的似然比算法》一文中研究指出针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种基于极值分布理论(EVT,Extreme Value Theory)的简化处理算法.利用相关谱最大值的极限分布替代其精确分布,基于纽曼-皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则得到简化的似然比检验,给出了相应判决式及其判决门限的解析表达式.文中给出了不同假设下相关谱最大值的极限分布形式.计算机仿真结果表明:本算法与已有的恒虚警方法相当,但优于基于分组极值模型及超阈值模型的两种分布拟合检验法,且具有较低的计算复杂度.(本文来源于《电子学报》期刊2019年09期）
符强,陈孝倩,纪元法,任风华,严素清[7]（2019）在《一种新的BOC(n,n)调制信号的无模糊度同步方法》一文中研究指出针对现代GNSS中BOC(n,n)调制信号存在的模糊同步问题,在传统并行码相位捕获结构与码跟踪环的基础上进行改进,通过简单的本地码与重构方法提出一种新的BOC(n,n)的无模糊度同步方法。理论分析与仿真结果证明,该方法在保证BOC(n,n)无模糊捕获与跟踪的同时,具有传统同步处理结构简单易实现的特点,并具有良好的捕获与跟踪性能。通过比较去模糊度有效性、捕获概率、比例峰值、鉴相曲线与抗多径性能,证明文中方法相比经典的SPCP与ASPeCT具有更好的捕获与跟踪性能。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年17期）
袁梦,程莉,党晶晶,时愈[8]（2019）在《基于BP神经网络的数字调制信号样式识别》一文中研究指出对于支持多种调制方式的通信系统来说,接收信号调制方式的自动识别是不可或缺的功能之一。论文研究了六种常见的数字调制信号,提取出五种特征参数,并针对瞬时相位和瞬时频率特征参数的提取做出了改进。采用BP神经网络算法进行自动识别,在高斯白噪声环境下仿真结果显示:在SNR310dB时,正确率达到98%以上。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年08期）
李宇博,魏青梅[9]（2019）在《基于人工噪声的直接天线调制信号综合方法》一文中研究指出直接天线调制(Direct Antenna Modulation,DAM)信号能够用于视距通信系统以实现与指定方向上合作用户的安全通信。传统基于遗传算法的直接天线调制信号综合方法需要反复迭代来逼近最优值,灵活性不高并且很难得到完全理想的信号星座。本文提出了基于人工噪声的直接天线调制信号综合方法,将随机产生的人工噪声加入到期望方向指向向量的零空间中,使得期望方向上收到的是标准的信号星座,其他方向上收到的是畸变的信号星座。相比传统方法,所提方法灵活性高,并且可以在合作方向上得到理想的信号星座。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年08期）
张宇,李岱若,杨开伟[10]（2019）在《QPSK和QDPSK调制信号干扰原理分析》一文中研究指出随着空、天、地一体化信息系统技术的突飞猛进发展和广泛应用,信息传输在靶场通信中的地位举足轻重,掌握了制信息权对竞争的胜负起着至关重要的作用。如何保障己方安全、顺畅的获取和传输信息,并且最大限度的消除干扰成为国内外研究的重要课题。QPSK调制和它的改进型QDPSK调制作为主流的信号调制方式,应用最为广泛。本文综合分析了QPSK和QDPSK调制解调的原理,进而分析了QPSK和QDPSK调制信号的抗干扰能力,为下一步研究靶场通信干扰和抗干扰设备做了准备。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年08期）
调制信号论文开题报告范文
（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：
由于多进制相位调制子类信号相似度高,传统的信号识别方法和机器学习算法难以实现特征的自动提取和准确的分类。针对此问题,提出一种基于时频图和深度卷积神经网络的识别算法。将实测信号通过短时傅里叶变换转换成时频图作为实验数据,并设计一个33层的卷积神经网络ReSENet对特征进行自动提取和调制识别。该网络融合了经典模型ResNext和SENet的优点,能通过深度学习和特征重定向学习到数据中复杂抽象的特征。为进一步提高ReSENet的性能,分别从梯度下降算法、激活函数等方面对模型进行优化。与现有方法相比,该算法在对多进制相位调制信号识别上有更优的分类表现。实验结果显示,最终的识别准确率达到99.9%,验证了该算法的有效性。
（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。
调制信号论文参考文献
[1].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
[2].吴佩军,侯进,吕志良,刘雨灵,徐茂.基于卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法[J].计算机应用与软件.2019
[3].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
[4].张磊,碗超凡,刘振星,尹治平.基于PSK调制信号的无源成像系统模糊函数分析[J].太赫兹科学与电子信息学报.2019
[5].郭甜,李静霞,刘洋,刘丽,王冰洁.基于混沌脉冲位置调制信号的地下管线探测研究[J].电子器件.2019
[6].胡国兵,吴珊珊,杨忠,杨莉,赵嫔姣.LFM/BPSK混合调制信号盲处理结果可信性评估:一种简化的似然比算法[J].电子学报.2019
[7].符强,陈孝倩,纪元法,任风华,严素清.一种新的BOC(n,n)调制信号的无模糊度同步方法[J].现代电子技术.2019
[8].袁梦,程莉,党晶晶,时愈.基于BP神经网络的数字调制信号样式识别[J].计算机与数字工程.2019
[9].李宇博,魏青梅.基于人工噪声的直接天线调制信号综合方法[J].中国电子科学研究院学报.2019
[10].张宇,李岱若,杨开伟.QPSK和QDPSK调制信号干扰原理分析[J].数字通信世界.2019