基于DSPs和FPGA的通信信号调制识别方法研究

摘要

基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络作为分类器对通信信号调制识别分类.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了快速计算的理论基础.其次,介绍了TMS320LF2407 DSP和FPGA的结构原理,并在此基础上设计了数字信号处理板和制作调试电路板.最后,用汇编和C语言编制A/D程序、串口通信程序和应用程序,并在信号处理板上调试和运行.

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及关于论文使用授权的说明

第一章引言

1.问题的提出

1.2国内外研究动态

1.3主要研究内容

第二章通信信号调制的非显示小波神经网络识别方法

2.1概论

2.2小波变换的基本概念

2.3小波神经网络模型

2.4 Mallat快速算法

2.5 Daubechies3小波

2.6神经网络与信号识别

2.7 MLP神经网络分类器

2.8软件仿真

第三章数字信号处理板的硬件设计

3.1概述

3.2 TMS320LF2407 DSP的硬件结构

3.2.1总线结构

3.2.2中央处理单元

3.2.3存储器和I/O空间

3.3 TMS320LF2407 DSP的硬件设计

3.3.1 TMS320LF2407 DSP应用板电源设计

3.3.2复位电路设计

3.3.3时钟电路设计及锁相环PLL

3.3.4 LF2407A采样处理板存储器设计及JTAG接口

3.3.5 LF2407A采样处理板指示灯和跳线

3.4 A/D模块参考电压和信号的参考地设计

3.5串行通信接口模块和信号的转换

3.6 FPGA芯片的特点

3.7 FLEX 10K系列器件的配置

3.8 LF2407和FLEX 10K10的接口

第四章仿真开发软件编程及数据采集

4.1概述

4.2采样处理板应用软件开发流图及LF2407仿真开发工具简介

4.3公共目标文件格式

4.4 C语言和汇编语言混合编程

4.4.1程序调用汇编语言模块

4.4.2 C程序与汇编语言变量的相互访问

4.4.3直接在C程序中嵌入汇编语句

4.4.4手工优化和修改

4.5存储器伪指令

4.6段的伪指令

4.7信号处理板存储器分配程序中断矢量表

4.8数据采集

4.9串行通信

第五章结论

参考文献

致谢

个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文

附图