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一、数字通信的调制方式现代数字通信技术的快速发展形成了多种通信体制并存的局面,而且这些通信体制的调试方式和接入技术各不相同,给多体制问的通信互联带来了很大的障碍.各种凋制技术的产生导致了接收机类型的大量增长,因此人们希望基于同一接收平台最优地接收多种调制信号,以减少接收机类型迅速增长的趋势,而软件无线电技术正是这样一个有效的解决方案. 相似文献
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《应用科学学报》2018,(6)
为了有效利用空间分集对抗多径传播造成的衰落,设计并实现了基于软件无线电平台的分布式天线系统.与传统的方案相比,该系统将各个前端接收到的数据汇聚到另外一台计算机上处理,实现了各个不同的计算机运算量的均衡,适合软件无线电架构.具体而言,以4台计算机与通用软件无线电外设(universal software radio peripheral,USRP)组成的软件无线电平台作为4个不同位置上的内接收机,然后通过交换机与另外一台计算机相连接,该计算机作为外接收机完成译码等操作.此外,利用传输参数信令的空闲比特承载超帧编号,实现内接收机和外接收机之间的同步.该方案实现了内接收机和外接收机的分布式处理,不仅可以实现空间分集,还可以实现运算的均衡,具有较好的实用性与扩展性.在无线场景下的测试结果表明,与单独一台接收机相比,所设计的分布式天线系统能获得一定的分集效果,并改善了系统整体性能. 相似文献
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《应用科学学报》2017,(2)
基于通用软件无线电外设(universal software radio peripheral,USRP)构成的软件无线电平台,在与欧洲地面数字电视广播(digital video broadcasting-terrestrial,DVB-T)参数兼容的情况下,设计了基于里德-所罗门(Reed-Solomon,RS)码与低密度奇偶校验(lowdensity parity-check,LDPC)码的级联码,并与DVB-T中基于RS码与卷积码的级联码进行了对比.LDPC码的纠错性能优于卷积码,与RS码结合可以进一步消除LDPC码在高信噪比情况下出现的误码平台,获得优越的纠错性能.基于USRP平台实现了所设计级联码中的各个模块,并在实际无线信道下验证了该级联码的纠错性能.系统测试结果表明,与DVB-T中的级联码相比,所设计的级联码在无线信道下可以获得一定的增益. 相似文献
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以数字通信信号作为对象,明确了数字通信信号调制以及识别的相关概念和发展历程,并对其目前还存在的问题进行了一定程度的总结分析. 相似文献
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提出一种新的结合多级编码和差分空时调制的联合编码调制方案.该方案通过特定的构造法则,用一个多级低密度校验码取代多级编码中多个分量码,因而具有更低的编译码复杂度.为防止过多错误反馈造成译码失效,提出采用内、外双重迭代方式来提高系统的鲁棒性.同时把LDPC码校验矩阵作为迭代终止判决准则,进一步降低了迭代算法的平均复杂度.在准静态多输入多输出衰落信道下的仿真结果表明,系统性能得到有效提高. 相似文献
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提出了一种基于模糊C均值聚类分析以及主成分分析的无线电异常信号分类方法,该方法利用主成分分析对信号数据进行降维并通过模糊C均值对信号数据进行分类,对目前常用的通过专家经验进行信号特征选取的方法进行了改进.实验结果证明了该方法的有效性,能快速高效地判断异常信号的类别. 相似文献
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MIMO信号调制方式盲识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能. 相似文献
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针对单通道双MFSK信号的调制识别问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和分形盒维数的调制识别算法。该算法利用EMD将混有高斯噪声的双MFSK混合信号分解成多个分量,提取每个分量的分形盒维数作为特征参数,使用BP神经网络作为分类器对其进行识别。仿真结果表明,该算法对频谱不混叠的双MFSK信号有较好的识别效果。 相似文献
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量子化学计算软件是将量子化学复杂的计算过程程序化,从而便于人们的使用及提高量化计算的效率.文中概括的介绍了三种量子化学计算软件的具体功能及其所适用的研究领域,并对其做了分析对比.希望能够让更多的该领域研究者认识并了解量子化学计算软件,从而使用这些软件来辅助科学研究. 相似文献
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提出一种低信噪比下期望-极大值(EM)迭代估计载波相位的改进算法。对期望-极大值算法采用一种新的并行初始化方式,在可能的相位区间设置多个初始值,并对初始化后第1次迭代进行了最优选择。经过这种处理不仅可以有效避免EM算法可能收敛到局部最大值点的问题,还可以解决非数据辅助(NDA)条件下的相位模糊问题,避免了对导频序列的需求。实验结果表明,该算法能够在低信噪比下获得比以往算法更好的估计性能,而且这种并行方式的运算量大大降低,收敛的速度和稳定性都得到了保证,具有实用价值。 相似文献