C波段無線電信號智能分類識別研究.pdf_第1頁
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1、分類號分類號O45學(xué)校代碼學(xué)校代碼10233密級密級公開學(xué)號學(xué)號10233120810碩士研究生學(xué)位論文題目：目：C波段無線電信號智能分類識別研究學(xué)科門類：學(xué)科門類：理學(xué)一級學(xué)科：一級學(xué)科：物理學(xué)二級學(xué)科二級學(xué)科：無線電物理研究方向研究方向::無線電信號系統(tǒng)的辨識與處理研究生::于成龍指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師::趙寶江教授答辯日期：答辯日期：2015年6月3日AbstractAbstractRadiospectrumresourcesisani

2、mptantnationalstrategicresource.Radiospectrumresourcesarenotinexhaustiblepublicresourcesitslimitedincreasinglyprominent.Thehumandemfradiospectrumresourcesisrapidlyexpingcompetitivevariousradiotechnologiesapplicationsbeco

3、memeintensesothatthescarcityofradiospectrumresourcescontinuetoincreasenotallkindsofinterferencesignalsegmentincreased.Indertobetterradiospectrummanagementmonitingthroughtechnicalmeanstomonittheradiosignalsofintelligentcl

4、assificationrecognitionontheshowisextremelyimptantfaccurateclassificationofradiosignalsmepracticalsignificance.InthispaperusingdifferentfeatureextractionmethodsfCbradiosignalfeatureextractionusebackpropagationlearningalg

5、ithmtodointelligentclassifiertoclassifyCbradiosignalrecognition.Themaincontentsareasfollows:1.IntroductionWhatisCbradiosignalsdescribestheprincipalcomponentsanalysisBackpropagationlearningalgithmdesignprinciplesmathemati

6、calmodels.2.StudyoffeatureextractionmethodsduetothehugeamountofdataradiosignaldataofhighdimensionalityweuseamethodbasedonprincipalcomponentsanalysisfrequencydomainfeaturesstatisticacteristicsoffeatureextractionofCbradios

7、ignalfeatureextraction.3.usingbackpropagationlearningalgithmasanintelligentclassifiertoclassifytheidentificationoftheCbradiosignalfingtheparametersofbackpropagationlearningalgithmisanalyzedtheuseofdifferentmethodsoffeatu

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