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內容簡介: |
随着通信技术的快速发展,通信系统往往会采用多种调制方案,从而更好地利用频谱资源,满足爆发式增长的通信需求。调制识别是指在信号解调之前采集信号样本,通过相关技术自动判断信号调制类型,为后续信号的信息提取和处理等提供依据的技术。本书以深度学习和软件无线电技术为研究方法,将通信信号调制识别问题分为单载波信号识别和多载波信号识别两个方面,讨论调制识别的技术与实现。全书共有7章,主要内容包括研究背景及意义、深度学习与SDR相关基础理论、基于MRNN的单载波信号调制识别算法及软件无线电实现、基于TRNN的OFDM信号调制识别算法及软件无线电实现等。本书是一部关于通信信号调制识别理论与技术的专著,可作为高等学校和科研院所信号与信息处理、通信与信息系统等专业研究生的教材或参考书,也可供从事通信、导航、电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考。
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關於作者: |
林冲,男,汉族,1994年3月出生,四川广安人,信息与通信工程专业硕士。主要研究方向为基于软件无线电和深度学习的信号处理,发表SCI检索论文2篇,EI检索论文1篇,中文核心检索论文2篇,获得山东省研究生优秀成果奖1项。
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目錄:
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目录第1章 绪论11.1 研究背景及意义11.2 调制识别研究现状31.2.1 基于决策理论的似然比识别方法51.2.2 基于特征提取的统计模式识别方法61.2.3 基于深度学习的调制识别方法91.3 主要内容和结构安排16习题17第2章 深度学习与SDR相关基础理论182.1 深度学习相关基础理论182.1.1 深度学习简史与应用192.1.2 BP神经网络222.1.3 CNN252.1.4 ResNet272.1.5 其他神经网络312.2 SDR相关基础理论312.2.1 SDR原理322.2.2 SDR硬件平台USRP342.2.3 SDR软件平台GNU Radio372.2.4 搭建GNU Radio + USRP软件无线电开发环境412.3 本章小结42习题42第3章 基于MRNN的单载波信号调制识别(算法设计)433.1 信号模型443.1.1 AM类443.1.2 MASK类453.1.3 MPSK类453.1.4 MQAM类463.1.5 MAPSK类473.1.6 FM和GMSK483.2 基于MRS的MRNN503.2.1 MRS设计503.2.2 MRNN523.3 实验仿真与结果分析553.3.1 数据集介绍553.3.2 网络性能优化563.3.3 MRNN识别准确率分析593.3.4 不同方法对比613.4 本章小结63习题64第4章 基于SDR的单载波信号实时调制识别(算法部署)654.1 算法部署664.1.1 搭建算法部署环境664.1.2 制作单载波信号数据集674.1.3 训练MRNN744.1.4 实时识别754.2 实验仿真与结果分析764.2.1 识别准确率分析764.2.2 实时性能分析784.3 本章小结79习题79第5章 基于TRNN的OFDM信号调制识别(算法设计)805.1 制作基带传输时的OFDM信号数据集815.1.1 OFDM调制原理815.1.2 制作基带OFDM信号数据集835.2 TRNN885.3 实验仿真与结果分析915.3.1 TRNN性能优化915.3.2 TRNN性能分析975.3.3 不同方法对比995.3.4 实时OFDM基带信号调制识别1005.4 本章小结101习题101第6章 基于SDR的OFDM信号实时调制识别(算法部署)1026.1 算法部署1036.1.1 搭建算法部署环境1036.1.2 制作带通传输时的OFDM信号数据集1046.1.3 训练TRNN1086.1.4 实时识别1086.2 实验仿真与结果分析1096.2.1 识别准确率分析1096.2.2 实时性能分析1126.3 本章小结112习题113第7章 总结与展望1147.1 工作总结1147.2 研究展望115参考文献117附录A128
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