تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چندلایه پرسپترون

چکیده:
تشخیص مدولاسیون سیگنال دریافتی، گام میانی بین تشخیص سیگنال و دمدولاسیون آن محسوب می شود؛ به طوری که در بسیاری از سامانه های مخابراتی و نظامی تشخیص خودکار مدولاسیون جزئی از سامانه درنظر گرفته می شود. برای تشخیص خودکار مدولاسیون، به طور معمول تعدادی ویژگی از سیگنال دریافتی استخراج و به کار گرفته می شود، در این رابطه، انتخاب ویژگی مناسب، تاثیر به سزایی در افزایش کارایی تشخیص خودکار مدولاسیون دارد. در این مقاله با کمک برنامه نویسی ژنتیک از بین ویژگی های ورودی، ویژگی مناسب برای جداسازی هر مدولاسیون تولید و انتخاب می شود. شبیه سازی با سیگنال های مدوله شده با مشخصه سیگنال به نوفه پنج و ده دسی بل صورت گرفت. مجموعه ای از آزمایش ها در این پژوهش صورت گرفت که هدف از آنها تعیین میزان کارایی برای سیگنال های مدوله شده با مدولاسیون های پرکاربرد و متداول مخابراتی بوده است. پس از انتخاب ویژگی مناسب برای جداسازی مدولاسیون ها از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه برای جداسازی نوع مدولاسیون استفاده می شود. نتایج حاصل نشان می-دهد به کارگیری ویژگی هایی که سامانه مورد نظر پیشنهاد می دهد، منجر به افزایش قابل توجهی در تشخیص دقیق تر و سریع تر نوع مدولاسیون می شود.
زبان:
فارسی
در صفحه:
49
لینک کوتاه:
magiran.com/p1311119 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!