本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的PSK信號調(diào)制識別及參數(shù)估計方法

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【摘要】：本文研究基于壓縮感知理論的PSK信號調(diào)制識別及載頻和符號率估計方法。文中分析了PSK信號高階統(tǒng)計量的功率譜稀疏模型,并提出了PSK信號高階統(tǒng)計量壓縮感知模型、PSK信號高階統(tǒng)計量低秩矩陣恢復(fù)模型及PSK信號有限字符集壓縮感知模型。其中,根據(jù)處理流程及使用測量矩陣的不同,PSK信號高階統(tǒng)計量壓縮感知模型又分為兩個不同的模型。文中提出的模型均有相應(yīng)的理論保證,仿真結(jié)果驗證了模型的有效性。此外,本文針對PSK信號高階統(tǒng)計量低秩矩陣恢復(fù)模型給出了一種改進的高效算法,可以解決實際應(yīng)用中,由于噪聲等因素造成的PSK信號高階統(tǒng)計量數(shù)據(jù)矩陣非嚴(yán)格低秩的問題。
【關(guān)鍵詞】：PSK信號 調(diào)制識別 參數(shù)估計 壓縮感知 低秩矩陣恢復(fù) 有限字符集特征
【學(xué)位授予單位】：中國工程物理研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-24
• 1.1 背景及意義7
• 1.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)7-20
• 1.2.1 凸優(yōu)化理論簡介8-9
• 1.2.2 壓縮感知理論9-15
• 1.2.3 低秩矩陣恢復(fù)理論15-18
• 1.2.4 支持向量機簡介18-20
• 1.3 研究現(xiàn)狀20-22
• 1.3.1 基于Nyquist采樣的調(diào)制識別及參數(shù)估計方法20-21
• 1.3.2 基于壓縮感知的調(diào)制識別及參數(shù)估計方法21-22
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容22-24
• 第二章 PSK信號高階統(tǒng)計量的功率譜特征24-34
• 2.1 PSK信號模型24-25
• 2.2 PSK信號高階統(tǒng)計量功率譜特征25-32
• 2.3 PSK信號調(diào)制識別及參數(shù)估計方法32-33
• 2.3.1 PSK信號調(diào)制識別策略33
• 2.3.2 PSK參數(shù)估計策略33
• 2.4 小結(jié)33-34
• 第三章 基于高階統(tǒng)計量壓縮感知模型的PSK信號調(diào)制識別及參數(shù)估計方法34-44
• 3.1 高次方信號壓縮采樣方案34-39
• 3.1.1 方案介紹34-37
• 3.1.2 仿真驗證37-39
• 3.2 非均勻壓縮采樣方案39-43
• 3.2.1 方案介紹39-41
• 3.2.2 仿真驗證41-43
• 3.3 小結(jié)43-44
• 第四章 基于高階統(tǒng)計量低秩模型的PSK信號調(diào)制識別及參數(shù)估計方法44-57
• 4.1 正弦信號的AR模型44
• 4.2 數(shù)據(jù)矩陣的低秩結(jié)構(gòu)44-46
• 4.3 高階統(tǒng)計量的低秩矩陣恢復(fù)理論建模46-48
• 4.4 截斷的奇異值域值算法(TSVT)48-49
• 4.5 基于TSVT的調(diào)制識別及參數(shù)估計方法49-51
• 4.6 仿真驗證51-54
• 4.6.1 小樣本51-53
• 4.6.2 大樣本53-54
• 4.7 低秩模型與L_1優(yōu)化模型的比較54-56
• 4.7.1 壓縮率55
• 4.7.2 計算復(fù)雜度55-56
• 4.8 小結(jié)56-57
• 第五章 基于有限字符集壓縮感知模型的PSK信號調(diào)制識別方法57-70
• 5.1 有限字符集特征57-59
• 5.2 有限字符集特征壓縮感知模型59-63
• 5.3 有限字符集特征壓縮感知模型的擴展63-66
• 5.3.1 其它調(diào)制樣式63-66
• 5.3.2 多信號的有限字符集壓縮感知模型66
• 5.4 基于有限字符集壓縮感知模型的PSK信號調(diào)制識別方法66-67
• 5.5 討論67-68
• 5.6 仿真驗證68-69
• 5.7 小結(jié)69-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-73
• 6.1 全文總結(jié)70-71
• 6.2 研究展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-82
• 附錄A 碩士研究生期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況82-83
• 附錄B 碩士研究生期間獲獎情況83

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進展[J];電子學(xué)報;2009年05期

2 陳旗,董天寶,陳鵬舉;軟件無線電偵察系統(tǒng)中的信號處理技術(shù)[J];航空電子技術(shù);2003年04期

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本文編號：654956