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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信? ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)?

?? 內(nèi)容介紹

在數(shù)字通信領(lǐng)域中，相干解調(diào)是一種重要的技術(shù)，用于從接收信號(hào)中恢復(fù)出原始的調(diào)制信號(hào)。在本篇博客文章中，我們將探討一種特殊的相干解調(diào)技術(shù)，即QPSK+WFRFT相干解調(diào)，并通過(guò)仿真來(lái)驗(yàn)證其性能。

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一種常用的調(diào)制方式，它將兩個(gè)正交的載波進(jìn)行相位調(diào)制，每個(gè)符號(hào)攜帶兩個(gè)比特信息。相比于其他調(diào)制方式，QPSK具有較高的頻譜效率和抗噪聲性能。

WFRFT（Wavelet Fractional Fourier Transform）是一種基于小波變換和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的信號(hào)處理技術(shù)。WFRFT能夠?qū)⑿盘?hào)在時(shí)頻域上進(jìn)行聯(lián)合分析，具有較好的時(shí)頻局部化特性，適用于非平穩(wěn)信號(hào)的處理。

QPSK+WFRFT相干解調(diào)是將QPSK調(diào)制信號(hào)經(jīng)過(guò)WFRFT變換后進(jìn)行解調(diào)的一種方法。首先，接收到的QPSK信號(hào)經(jīng)過(guò)小波變換得到時(shí)頻域上的表示。然后，利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換將信號(hào)在時(shí)頻域上進(jìn)行進(jìn)一步分析。最后，通過(guò)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解調(diào)，恢復(fù)出原始的調(diào)制信號(hào)。

為了驗(yàn)證QPSK+WFRFT相干解調(diào)的性能，我們進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。首先，我們生成了一組QPSK調(diào)制信號(hào)，并添加了高斯白噪聲。然后，我們對(duì)信號(hào)進(jìn)行WFRFT變換，并通過(guò)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換得到時(shí)頻域上的表示。接下來(lái)，我們使用相干解調(diào)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，并計(jì)算誤碼率。

通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析，我們可以得出以下結(jié)論：QPSK+WFRFT相干解調(diào)能夠有效地恢復(fù)出原始的調(diào)制信號(hào)，并且具有較低的誤碼率。相比于傳統(tǒng)的相干解調(diào)方法，QPSK+WFRFT相干解調(diào)能夠更好地適應(yīng)非平穩(wěn)信道環(huán)境，并提供更好的性能。

總結(jié)起來(lái)，QPSK+WFRFT相干解調(diào)是一種利用小波變換和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的相干解調(diào)技術(shù)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，我們驗(yàn)證了該方法的性能優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，QPSK+WFRFT相干解調(diào)可以應(yīng)用于無(wú)線通信、雷達(dá)信號(hào)處理等領(lǐng)域，為非平穩(wěn)信號(hào)的解調(diào)提供了一種新的思路。

希望本篇博客文章能夠?qū)ψx者對(duì)QPSK+WFRFT相干解調(diào)有所啟發(fā)，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供一些參考。感謝您的閱讀！

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 國(guó)一兵,潘彩平,葉文慧.一種基于MATLAB的2FSK相干解調(diào)仿真方法[J].科技資訊, 2018, 16(3):2.DOI:CNKI:SUN:ZXLJ.0.2018-03-057.

[2] 李強(qiáng)強(qiáng).基于MATLAB的QPSK的調(diào)制與解調(diào)的仿真[J].數(shù)字化用戶, 2013, 000(036):3-3.DOI:10.3969/j.issn.1009-0843.2013.36.003.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合