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基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn)

基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn)

作者：林沖
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2023-02-01
開本： 其他 頁數(shù)： 136
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基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn) 版權(quán)信息

基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn) 本書特色

本書以深度學(xué)習(xí)和軟件無線電技術(shù)為研究方法，將通信信號調(diào)制識別問題分為單載波信號識別和多載波信號識別兩個方面，討論調(diào)制識別的技術(shù)與實現(xiàn)。

基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介

隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，通信系統(tǒng)往往會采用多種調(diào)制方案，從而更好地利用頻譜資源，滿足爆發(fā)式增長的通信需求。調(diào)制識別是指在信號解調(diào)之前采集信號樣本，通過相關(guān)技術(shù)自動判斷信號調(diào)制類型，為后續(xù)信號的信息提取和處理等提供依據(jù)的技術(shù)。本書以深度學(xué)習(xí)和軟件無線電技術(shù)為研究方法，將通信信號調(diào)制識別問題分為單載波信號識別和多載波信號識別兩個方面，討論調(diào)制識別的技術(shù)與實現(xiàn)。全書共有7章，主要內(nèi)容包括研究背景及意義、深度學(xué)習(xí)與SDR相關(guān)基礎(chǔ)理論、基于MRNN的單載波信號調(diào)制識別算法及軟件無線電實現(xiàn)、基于TRNN的OFDM信號調(diào)制識別算法及軟件無線電實現(xiàn)等。本書是一部關(guān)于通信信號調(diào)制識別理論與技術(shù)的專著，可作為高等學(xué)校和科研院所信號與信息處理、通信與信息系統(tǒng)等專業(yè)研究生的教材或參考書，也可供從事通信、導(dǎo)航、電子對抗等領(lǐng)域的廣大技術(shù)人員學(xué)習(xí)與參考。

基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn) 目錄

目錄
第1章 緒論 1
1．1 研究背景及意義 1
1．2 調(diào)制識別研究現(xiàn)狀 3
1．2．1 基于決策理論的似然比識別方法 5
1．2．2 基于特征提取的統(tǒng)計模式識別方法 6
1．2．3 基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制識別方法 9
1．3 主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 16
習(xí)題 17
第2章 深度學(xué)習(xí)與SDR相關(guān)基礎(chǔ)理論 18
2．1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)理論 18
2．1．1 深度學(xué)習(xí)簡史與應(yīng)用 19
2．1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22
2．1．3 CNN 25
2．1．4 ResNet 27
2．1．5 其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 31
2．2 SDR相關(guān)基礎(chǔ)理論 31
2．2．1 SDR原理 32
2．2．2 SDR硬件平臺USRP 34
2．2．3 SDR軟件平臺GNU Radio 37
2．2．4 搭建GNU Radio + USRP軟件無線電開發(fā)環(huán)境 41
2．3 本章小結(jié) 42
習(xí)題 42
第3章 基于MRNN的單載波信號調(diào)制識別（算法設(shè)計） 43
3．1 信號模型 44
3．1．1 AM類 44
3．1．2 MASK類 45
3．1．3 MPSK類 45
3．1．4 MQAM類 46
3．1．5 MAPSK類 47
3．1．6 FM和GMSK 48
3．2 基于MRS的MRNN 50
3．2．1 MRS設(shè)計 50
3．2．2 MRNN 52
3．3 實驗仿真與結(jié)果分析 55
3．3．1 數(shù)據(jù)集介紹 55
3．3．2 網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化 56
3．3．3 MRNN識別準(zhǔn)確率分析 59
3．3．4 不同方法對比 61
3．4 本章小結(jié) 63
習(xí)題 64
第4章 基于SDR的單載波信號實時調(diào)制識別（算法部署） 65
4．1 算法部署 66
4．1．1 搭建算法部署環(huán)境 66
4．1．2 制作單載波信號數(shù)據(jù)集 67
4．1．3 訓(xùn)練MRNN 74
4．1．4 實時識別 75
4．2 實驗仿真與結(jié)果分析 76
4．2．1 識別準(zhǔn)確率分析 76
4．2．2 實時性能分析 78
4．3 本章小結(jié) 79
習(xí)題 79
第5章 基于TRNN的OFDM信號調(diào)制識別（算法設(shè)計） 80
5．1 制作基帶傳輸時的OFDM信號數(shù)據(jù)集 81
5．1．1 OFDM調(diào)制原理 81
5．1．2 制作基帶OFDM信號數(shù)據(jù)集 83
5．2 TRNN 88
5．3 實驗仿真與結(jié)果分析 91
5．3．1 TRNN性能優(yōu)化 91
5．3．2 TRNN性能分析 97
5．3．3 不同方法對比 99
5．3．4 實時OFDM基帶信號調(diào)制識別 100
5．4 本章小結(jié) 101
習(xí)題 101
第6章 基于SDR的OFDM信號實時調(diào)制識別（算法部署） 102
6．1 算法部署 103
6．1．1 搭建算法部署環(huán)境 103
6．1．2 制作帶通傳輸時的OFDM信號數(shù)據(jù)集 104
6．1．3 訓(xùn)練TRNN 108
6．1．4 實時識別 108
6．2 實驗仿真與結(jié)果分析 109
6．2．1 識別準(zhǔn)確率分析 109
6．2．2 實時性能分析 112
6．3 本章小結(jié) 112
習(xí)題 113
第7章 總結(jié)與展望 114
7．1 工作總結(jié) 114
7．2 研究展望 115
參考文獻 117
附錄A 128
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基于深度學(xué)習(xí)和GNU Radio的調(diào)制信號分析實戰(zhàn) 作者簡介

林沖，男，漢族，出生，四川廣安人，信息與通信工程專業(yè)碩士。主要研究方向為基于軟件無線電和深度學(xué)習(xí)的信號處理，發(fā)表SCI檢索論文2篇，EI檢索論文1篇，中文核心檢索論文2篇，獲得山東省研究生優(yōu)秀成果獎1項。

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