發(fā)布時間：2018-06-03 08:35

  本文選題：異構(gòu)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò) + 軟件通信適配器　； 參考：《東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：在異構(gòu)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)動態(tài)組網(wǎng)時,為了解決星上軟件通信適配器對物理層調(diào)制模式識別率低的問題,提出了一種適合低信噪比和貧先驗知識的自動調(diào)制模式識別算法.該算法以高斯白噪聲信道作為信道模型,選取信號高階累積量和經(jīng)典統(tǒng)計量作為特征參數(shù),采用引力搜索算法對徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)中心進行優(yōu)化,并在引力搜索算法中引入粒子群的信息熵來調(diào)節(jié)算法執(zhí)行過程中探索與開采的關(guān)系,進一步提高了算法的分類和泛化能力.然后,利用仿真試驗測評了該算法對6種衛(wèi)星常用調(diào)相調(diào)制信號的識別效果.仿真試驗結(jié)果表明,沒有先驗知識的情況下,該算法在調(diào)制信號信噪比大于4 d B時就可以達到100%的識別率,從而證明了該算法在低信噪比和貧先驗知識條件下的有效性,說明算法滿足星上軟件通信適配器對物理層調(diào)制模式的識別要求.
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition rate of modulation pattern in physical layer by on-board software communication adapter, an automatic modulation pattern recognition algorithm suitable for low SNR and prior knowledge is proposed. In this algorithm, the Gao Si white noise channel is used as the channel model, the high order cumulant and the classical statistics are selected as the characteristic parameters, and the radial basis function center of the radial basis function neural network is optimized by gravity search algorithm. The information entropy of particle swarm optimization is introduced into the gravitational search algorithm to adjust the relationship between exploration and mining during the execution of the algorithm, which further improves the classification and generalization ability of the algorithm. Then, the recognition effect of this algorithm on six kinds of satellite phase modulation signals is evaluated by simulation test. The simulation results show that without prior knowledge, the recognition rate of the algorithm can reach 100% when the SNR of modulated signal is greater than 4dB, which proves the validity of the algorithm under the condition of low SNR and poor prior knowledge. The algorithm meets the requirements of on-board software communication adapters for physical layer modulation pattern recognition.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院;解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61371119)
【分類號】：TN927.2

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本文編號：1972157