|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací
Kubánková, Anna ; Novotný, Vít (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o nové metodě rozpoznávání digitálních modulací. V úvodní části je shrnut dosavadní vývoj a současný stav problematiky. Jsou popsány stávající metody spolu s jejich charakteristickými vlastnostmi. Větší pozornost je věnována využití umělých neuronových sítí. Po vytyčení cílů disertační práce jsou teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání. Jedná se o modulace FSK, MSK, BPSK, QPSK a QAM-16, které jsou nejčastěji používány v moderních komunikačních systémech. Navržená metoda je založena na analýze modulových a fázových spektrogramů modulovaných signálů. Pro posouzení vlastností spektrogramů jsou využívány jejich histogramy. Ty dávají informaci o počtu nosných frekvencí v signálu, což slouží pro rozpoznání FSK a MSK, a o počtu fázových stavů, podle čehož se určují modulace BPSK, QPSK a QAM-16. Spektrogramy, ve kterých jsou viditelné charakteristické příznaky modulací, jsou získávány při délce segmentu rovné délce symbolu. Bylo zjištěno, že při známé délce symbolu je možné správně rozpoznat modulaci při poměru signál-šum minimálně 0 dB. Proto je třeba před výpočtem spektrogramů detekovat délku symbolu. K tomuto účelu byly navrženy čtyři metody: autokorelační funkce, kepstrální analýza, waveletová transformace a LPC koeficienty. Tyto metody byly algoritmizovány a analyzovány se signály zarušenými bílým Gaussovským šumem, fázovým šumem a se signály po průchodu přenosovým kanálem s odrazy a úniky. Jako nejvhodnější a nejspolehlivější se ukázala metoda detekce pomocí kepstrální analýzy. Nakonec byla nová metoda rozpoznávání modulací ověřována se signály prošlé přenosovým kanálem, jehož vlastnosti se blíží reálnému kanálu.
|
|
|
Klasifikace typu digitální modulace
Balada, Radek ; Kováč,, Michal (oponent) ; Povalač, Karel (vedoucí práce)
Tématem diplomové práce je klasifikace typu digitální modulace. Zájem o klasifikaci typu modulace v posledních letech vzrostl. Plní řadu možných úloh v civilním i armádním sektoru, používá se pro kontrolu signálů, identifikaci rušení, monitorování spektra a podobná uplatnění. Klasifikace typu modulace je důležitý mezikrok mezi detekcí signálu a její úspěšnou demodulací. Jsou známy statistické metody klasifikace založené na rozdílných vlastnostech přijímaného signálu. Tyto metody jsou odvozeny ze spojitého signálu, ale mohou být použity i pro vzorkovaný signál.
|
|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací pomocí neuronových sítí
Sinyanskiy, Alexander ; Uher, Václav (oponent) ; Kubánková, Anna (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací digitálních modulací pomocí neuronových sítí. V práci je stručně popsána problematika a existující algoritmy řešení problému rozpoznávání modulace. Bylo zjištěno, že nejlepších výsledků bylo dosaženo při použití příznakové metody rozpoznávání umělé neuronové sítě. Takže byly teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání, a to jsou ASK, FSK, BPSK, QPSK a 16QAM. Tyto modulace jsou v dnešní době používány nejčastěji. Dále byla stručně popsán teorie neuronových sítí. V další části byla věnována pozornost charakteristickým příznakům modulací pro rozpoznávání modulací pomocí umělých neuronových sítí. V předposlední části jsou popsány parametry signálů pro simulace v prostředí Matlab, postup vytvoření klíčových příznaků v prostředí Matlab a analýza výsledků experimentální simulace. Poslední část obsahuje experimenty optimalizace neuronové sítě.
|
|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací pomocí neuronových sítí
Sinyanskiy, Alexander ; Uher, Václav (oponent) ; Kubánková, Anna (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací digitálních modulací pomocí neuronových sítí. V práci je stručně popsána problematika a existující algoritmy řešení problému rozpoznávání modulace. Bylo zjištěno, že nejlepších výsledků bylo dosaženo při použití příznakové metody rozpoznávání umělé neuronové sítě. Takže byly teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání, a to jsou ASK, FSK, BPSK, QPSK a 16QAM. Tyto modulace jsou v dnešní době používány nejčastěji. Dále byla stručně popsán teorie neuronových sítí. V další části byla věnována pozornost charakteristickým příznakům modulací pro rozpoznávání modulací pomocí umělých neuronových sítí. V předposlední části jsou popsány parametry signálů pro simulace v prostředí Matlab, postup vytvoření klíčových příznaků v prostředí Matlab a analýza výsledků experimentální simulace. Poslední část obsahuje experimenty optimalizace neuronové sítě.
|
|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací
Kubánková, Anna ; Novotný, Vít (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o nové metodě rozpoznávání digitálních modulací. V úvodní části je shrnut dosavadní vývoj a současný stav problematiky. Jsou popsány stávající metody spolu s jejich charakteristickými vlastnostmi. Větší pozornost je věnována využití umělých neuronových sítí. Po vytyčení cílů disertační práce jsou teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání. Jedná se o modulace FSK, MSK, BPSK, QPSK a QAM-16, které jsou nejčastěji používány v moderních komunikačních systémech. Navržená metoda je založena na analýze modulových a fázových spektrogramů modulovaných signálů. Pro posouzení vlastností spektrogramů jsou využívány jejich histogramy. Ty dávají informaci o počtu nosných frekvencí v signálu, což slouží pro rozpoznání FSK a MSK, a o počtu fázových stavů, podle čehož se určují modulace BPSK, QPSK a QAM-16. Spektrogramy, ve kterých jsou viditelné charakteristické příznaky modulací, jsou získávány při délce segmentu rovné délce symbolu. Bylo zjištěno, že při známé délce symbolu je možné správně rozpoznat modulaci při poměru signál-šum minimálně 0 dB. Proto je třeba před výpočtem spektrogramů detekovat délku symbolu. K tomuto účelu byly navrženy čtyři metody: autokorelační funkce, kepstrální analýza, waveletová transformace a LPC koeficienty. Tyto metody byly algoritmizovány a analyzovány se signály zarušenými bílým Gaussovským šumem, fázovým šumem a se signály po průchodu přenosovým kanálem s odrazy a úniky. Jako nejvhodnější a nejspolehlivější se ukázala metoda detekce pomocí kepstrální analýzy. Nakonec byla nová metoda rozpoznávání modulací ověřována se signály prošlé přenosovým kanálem, jehož vlastnosti se blíží reálnému kanálu.
|
|
|
Klasifikace typu digitální modulace
Balada, Radek ; Kováč,, Michal (oponent) ; Povalač, Karel (vedoucí práce)
Tématem diplomové práce je klasifikace typu digitální modulace. Zájem o klasifikaci typu modulace v posledních letech vzrostl. Plní řadu možných úloh v civilním i armádním sektoru, používá se pro kontrolu signálů, identifikaci rušení, monitorování spektra a podobná uplatnění. Klasifikace typu modulace je důležitý mezikrok mezi detekcí signálu a její úspěšnou demodulací. Jsou známy statistické metody klasifikace založené na rozdílných vlastnostech přijímaného signálu. Tyto metody jsou odvozeny ze spojitého signálu, ale mohou být použity i pro vzorkovaný signál.
|
host ::
RSS.