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文檔簡介
1、伴隨著對頻譜使用需求的不斷增加以及由靜態(tài)頻譜分配策略造成的頻譜利用率低下,認(rèn)知無線電(CR:Cognitive Radio)被提出且被認(rèn)為是一種能夠解決頻譜資源日益短缺問題的前景技術(shù)。認(rèn)知無線電是一種智能無線通信系統(tǒng),它能調(diào)整無線頻譜的使用以適應(yīng)于自身的實(shí)際運(yùn)行環(huán)境。這種頻譜接入的機(jī)會主義策略取決于頻譜意識。頻譜意識是認(rèn)知無線電技術(shù)的一個顯著特點(diǎn)。在認(rèn)知無線電中要實(shí)現(xiàn)頻譜意識就需要有能力識別接收信號的調(diào)制類型。自動調(diào)制分類在認(rèn)知無線電中
2、發(fā)揮著重要的作用,它能防止針對授權(quán)用戶的有害干擾并且改善頻譜的利用效率。
本文主要探討基于特征方法的自動調(diào)制分類算法,它們被用于在認(rèn)知無線電中區(qū)分不同數(shù)字調(diào)制類型的信號。本文的研究旨在通過引入壓縮感知技術(shù)發(fā)展一種健壯的調(diào)制識別方法。主要內(nèi)容如下:⑴針對新興無線電技術(shù)帶來的新挑戰(zhàn),提出了一種新的特征用于AMC算法。所采用的特征是基于高階譜分析。本文的AMC算法提取接收信號高分辨性的雙譜作為信號的特征用于調(diào)制識別。⑵研究了高維
3、度特征直接用于信號的調(diào)制識別問題,提出了一種新穎的調(diào)制分類算法(Bi-SR算法)。該方法組合了高階譜分析與信號稀疏表示。Bi-SR算法將調(diào)制識別問題轉(zhuǎn)化為尋找一個測試雙譜特征在訓(xùn)練樣本集中的稀疏表示問題。稀疏表示可以通過求解最小l1范數(shù)準(zhǔn)確獲取。⑶在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,對Bi-SR算法作進(jìn)一步改進(jìn),提出了一種新穎的自適應(yīng)調(diào)制分類算法(Bi-SR/K-SVD算法)。該方法組合了Bi-SR與K-SVD。對于給定的一個信號訓(xùn)練樣本集,Bi-SR
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