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《多徑瑞利信道下通信信號調(diào)制方式識別算法研究及FPGA實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、國內(nèi)圖書分類號：TN929.52學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：621.38密級：公開工程碩士學(xué)位論文多徑瑞利信道下通信信號調(diào)制方式識別算法研究及FPGA實現(xiàn)碩士研究生：宋旭導(dǎo)師：吳芝路教授申請學(xué)位：工程碩士學(xué)科：電子與通信工程所在單位：電子與信息工程學(xué)院答辯日期：2018年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TN929.52U.D.C:621.38DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONCOMMUNICATIONSIGNALMODULATIONIDENTIFICATIONALGO
2、RITHMANDFPGAIMPLEMENTATIONINMULTI-PATHRAYLEIGHCHANNELCandidate：SongXuSupervisor：Prof.WuZhiluAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institutio
3、n：HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文摘要現(xiàn)代社會的發(fā)展速度快，科技的發(fā)展更是日新月異，科技的發(fā)展必然伴隨信息的交換，信息的交換需要通信技術(shù)的支持，因此通信技術(shù)快速發(fā)展，支撐其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。通信信號的調(diào)制識別已經(jīng)取得了很多的成果，但是大多數(shù)的方法只能針對特定的調(diào)制方式進(jìn)行檢測，具有很大的局限性。同時，大多數(shù)的通信信號調(diào)制方式識別的特征提取使用的是傳統(tǒng)的模式識別方法，需要人工進(jìn)行通信信號的特征的提取，這需要消耗很大的工作量。本文從基于決策論的特征提取調(diào)制識別算法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)著手，研究通信信號調(diào)制識別算法的機(jī)理和實現(xiàn)方法，以及FP
4、GA平臺結(jié)構(gòu)下的算法實現(xiàn)。本文首先對有涉及到的15種通信信號調(diào)制方式進(jìn)行了分析說明，15種通信信號分別為ASK信號，PSK信號，F(xiàn)SK信號，OFDM信號，QAM信號和MSK信號，分析了這15種通信信號的調(diào)制特征。之后，通過對基于決策論的特征提取調(diào)制識別算法和深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，成功在較高信噪比下使用基于決策論的特征提取算法對通信信號進(jìn)行了調(diào)制方式識別，實驗表明此算法在信噪比比較高的環(huán)境下取得了很好的成果，但是在信噪比較低的環(huán)境下，基于決策論的特征提取調(diào)制識別算法的性能急劇下降。因此，本文提出了兩種不同應(yīng)用場景下的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)更深的結(jié)構(gòu)對信噪比
5、的敏感性較低，但是計算量較大，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)相對較少的結(jié)構(gòu)計算量較小，并且能在信噪比大于5dB時對信號進(jìn)行高精度識別。并與其它同類信道的算法進(jìn)行了對比，其它算法在信道影響低于本算法的情況下，識別率均低于本文算法。最后，用OpenCL平臺對九層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實現(xiàn)，對OpenCL的卷積池化模塊，全局平均池化模塊，全連接模塊的OpenCL內(nèi)核結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計，將算法結(jié)構(gòu)并行化，加快算法運行速度，對比FPGA算法移植結(jié)果與Python程序算法仿真結(jié)果進(jìn)行，兩種體系結(jié)構(gòu)下算法實現(xiàn)結(jié)果誤差為0，量化誤差不足以影響分類結(jié)果。算法實現(xiàn)結(jié)果在FPGA量化誤差內(nèi)，實現(xiàn)零誤差FPGA算法移植。關(guān)鍵詞：深度學(xué)
6、習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于決策論的特征提取算法；通信信號調(diào)制識別；FPGA-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文AbstractThedevelopmentofmodernsocietyisfast,andthedevelopmentofscienceandtechnologyischangingwitheachpassingday.Thedevelopmentofscienceandtechnologymustbeaccompaniedbytheexchangeofinformation.Theexchangeofinformationrequiresthesupportofcom
7、municationtechnology,sotherapiddevelopmentofcommunicationtechnologysupportsthedevelopmentofotherindustries.Modulationrecognitionofcommunicationsignalshavemanyachievements,butmostmethodscanonlydetectspecificwayofmodulation,whichhasgreatlimitations.A
