基于小波變換和神經網絡理論,對非穩定、大信噪比(SNR)變化的通信信號進行有效的特征提取和分類,實現了通信信號調制方式的分類識別.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取離散細節作為特征采,實驗得出db3小波非常適合作為特征提取小波,用小波變換大大壓縮了通信信號特征矢量,提取的信號特征矢量64點;然后依據神經網絡理論,分別采用BP網絡作為分類器對通信信號調制識別分類.從計算機模擬實驗結果可知,該方法能很好地完成通信信號調制識別分類任務,使識別正確率得到了明顯改善,同時降低了識別分類過程的復雜度,并且為通信信號調制識別的DSP實現提供了快速計算的理論基礎.其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結構原理,并在此基礎上設計了數字信號處理板和制作調試電路板.最后,用匯編和C語言編制A/D程序、串口通信程序和應用程序,并在信號處理板上調試和運行.
標簽：
DSPs
FPGA
通信信號
調制識別
上傳時間：
2013-07-23
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隨著現代雷達技術的不斷發展,電子偵察設備面臨電磁環境日益復雜多變,發展寬帶化、數字化、多功能、軟件化的電子偵察設備已是一項重要的任務.然而,目前的寬帶A/D與后續DSP之間的工作速率總有一到兩個數量級的差別,二者之間的瓶頸成為電子偵察系統數字化的最大障礙.通信領域軟件無線電的成功應用為電子偵察系統的發展提供了一種理想模式.另一方面,微電子技術的快速發展,以及FPGA的廣泛應用,在很大程度上影響了數字電路的設計與開發.這也為解決高速A/D與DSP處理能力之間的矛盾提供了一種有效的解決方法.為了解決寬帶A/D與后續DSP之間的瓶頸問題,本文給出了一種基于多相濾波的寬帶數字下變頻結構,并從軟件無線電原理出發,從理論推導和計算機仿真兩方面對該結構進行了驗證,并進一步給出該結構改進方案以及改進的多相濾波數字下變頻結構的硬件實現方法.本文將多相濾波下變頻的并行結構應用到數字下變頻電路中,并在后繼的混頻模塊中也采用并行混頻的方式來實現,不僅在一定程度上解決了二者之間的瓶頸問題,同時也大大提高了實時處理速度.經過多相濾波下變頻處理后的數據,在速率和數據量上都有大幅減少,達到了現有通用DSP器件處理能力的要求.另外,本人還用FPGA設計了實驗電路,利用微機串口,與實驗目標板進行控制和數據交換.利用FPGA的在線編程特性,可以方便靈活的對各種實現方法加以驗證和比較.
標簽：
FPGA
DDC
多相濾波
寬帶
上傳時間：
2013-04-24
上傳用戶：moerwang
