非協(xié)作通信解調(diào)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、非協(xié)作通信是指未經(jīng)授權(quán)的第三方，在不影響協(xié)作通信雙方正常通信的前提下接入到協(xié)作通信系統(tǒng)中的通信方式。而非協(xié)作通信的參數(shù)估計(jì)和解調(diào)是指非授權(quán)的第三方利用現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)完成對(duì)接收信號(hào)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)以及完成后繼的解調(diào)工作。
　　 本文就是在非協(xié)作通信的背景下，對(duì)于其關(guān)鍵的參數(shù)估計(jì)算法和解調(diào)算法作了較為深入的研究，其中包括符號(hào)率估計(jì)算法，調(diào)制方式識(shí)別算法和載波恢復(fù)算法。全文共分為五個(gè)部分，各種算法的研究主要分布在第二、三、四部分。

2、
　　 第一部分為緒論，在緒論部分主要介紹了對(duì)于非協(xié)作通信參數(shù)估計(jì)和解調(diào)算法研究的意義、非協(xié)作通信系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及相關(guān)算法的發(fā)展，最后介紹了本文研究的主要內(nèi)容、結(jié)構(gòu)安排和貢獻(xiàn)及創(chuàng)新。
　　 第二部分主要研究了載波恢復(fù)算法。在本章中提出了一種新的QAM載波恢復(fù)環(huán)路結(jié)構(gòu)。在此結(jié)構(gòu)中頻率檢測(cè)和相位檢測(cè)同時(shí)進(jìn)行，在鑒相階段引入了改進(jìn)的加權(quán)直接判決(MWDD)算法。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證此方法提高了整個(gè)載波恢復(fù)環(huán)路的捕獲速度，并使

3、載波環(huán)路的相位抖動(dòng)有所減小，16-QAM載波環(huán)路可以捕獲10％符號(hào)率的頻偏。
　　 第三部分主要研究了符號(hào)率估計(jì)算法。小波在時(shí)域和頻域具有優(yōu)良的局部化特征，適用于信號(hào)瞬時(shí)變化特征提取。現(xiàn)有的使用Haar小波的符號(hào)率估計(jì)算法中都假設(shè)碼元是矩形脈沖，沒(méi)有考慮實(shí)際通信系統(tǒng)脈沖成形濾波技術(shù)的影響。針對(duì)上述問(wèn)題，本章在帶限系統(tǒng)的模型下，考慮了脈沖成形濾波技術(shù)對(duì)信號(hào)產(chǎn)生的影響，使用適合帶限系統(tǒng)信號(hào)瞬時(shí)變化特征提取的具有高階消失矩的Daube

4、chies(dbN)小波，結(jié)合FFT算法，提出了一種MPSK符號(hào)率估計(jì)方法。仿真結(jié)果表明，使用該符號(hào)率估計(jì)方法要比使用Haar小波性能更優(yōu)越。
　　 第四部分主要研究了調(diào)制方式識(shí)別算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種自適應(yīng)的非線性信號(hào)處理系統(tǒng)，具有強(qiáng)大的模式分類識(shí)別能力。本章使用基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器算法和高階累積量進(jìn)行MPSK調(diào)制類型識(shí)別，在RBF的輸出層訓(xùn)練中，提出一種新的變步長(zhǎng)因子的LMS算法，使實(shí)際輸出更好地逼近期望輸