下载此文档

无线信号调制模式识别技术的研究的中期报告.docx


文档分类:高等教育 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【无线信号调制模式识别技术的研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【无线信号调制模式识别技术的研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。无线信号调制模式识别技术的研究的中期报告中期报告一、研究内容本论文研究的内容是无线信号调制模式识别技术,主要分为以下三个部分:,分析目前无线信号调制模式识别技术的研究现状及存在的问题。,对无线信号进行识别分类,分析算法的性能及优缺点。,对算法进行验证及分析实验结果。二、,无线信号调制模式识别技术已经广泛应用于通信领域、无线电监测、红外成像、声音信号等领域。目前较为流行的调制方式有PSK、QAM、FSK等,而调制参数则包括调制阶数、载波频率等。许多研究表明,基于机器学****的调制识别方法在实际应用中具有较好的效果。但是当前的无线信号调制模式识别技术还存在着许多问题,比如在低信噪比条件下的识别效果较差、对于非平稳信号的识别能力还有待提高等。,本论文设计并实现了三种传统算法:高斯混合模型(GMM)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN),以及两种深度学****算法:N)和循环神经网络(RNN)。这些算法均应用于对无线信号的调制方式进行识别。在算法设计时,我们采用了开源的Python工具包进行程序实现,并进行了模板特征和时域特征两方面的特征筛选。在特征提取方面,分别采用了短时傅里叶变换(STFT)和小波变换(WT)进行信号预处理,并在此基础上提取信号的相关特征参数。在分类器的设计上,我们采用了SVM、贝叶斯网络、K-近邻、随机森林等基于机器学****的分类器,目前已经实现了其中的SVM和KNN两种算法。,我们利用已有的数据集进行了仿真实验,并对比分析了不同特征以及不同分类算法对于信号识别性能的影响。实验结果表明,模板特征在SVM分类器中的准确率最高,在高斯噪声较小的情况下,识别准确率可达到95%以上。同时,在特征提取方面,STFT提取的信号特征较为明显,在噪声干扰较大时表现更加优异。三、,分析并提取更多有效特征参数,进一步完善算法的设计。,进一步了解并研究深度学****方面的相关知识,探寻其在无线信号调制模式识别领域的应用。,探索并优化其应用效果。四、总结本文从理论和实践两个方面出发,对无线信号调制模式识别技术进行了深入研究,设计并实现了多种传统、深度学****算法。在实验仿真中,通过对不同特征、不同算法的对比分析,进一步证明了算法的有效性。在未来的研究中,我们将继续优化算法设计,探寻深度学****在无线信号调制模式识别领域的应用,为无线通信系统的性能提升和智能化发展做出贡献。

无线信号调制模式识别技术的研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-17