高效调制技术在通信中的应用

高效调制技术在通信中的应用

麦丹艳

身份证号码： 445302198203080***

摘要：近年来，我国的现代化建设飞速发展，通信技术的发展也有了创新。伴随当前时代的快速发展，各种新型技术在现实生活当中得到了广泛的应用，移动互联网技术就是其中之一。移动互联网技术在应用的过程中主要是互联网技术和移动通信技术的结合，这两种技术在结合的过程中转变了传统的移动信息技术，符合当前人们对移动互联网的具体要求。本文重点分析研究移动通信技术和互联网技术的结合发展，以供参考。

关键词：高效调制技术；通信；应用

引言

近年来，随着无线电技术的快速发展，机场及周边区域的电磁环境日益复杂，航空无线电专用频率受干扰事件时有发生，严重影响飞行安全。如果通信频率受到无线电干扰，就会影响机组和地面指挥人员之间的联络，若机组收不到正确管制指令，极容易造成空中飞机相撞的危险；如果导航设备受到无线电干扰，就会使飞机接收不到导航信号而返航、迷航，甚至造成“假航道”，引导飞机向错误地点着陆，后果不堪设想。因此，如果不及时排除，轻则延误飞行，重则将导致重大飞行安全事故。

1调制技术的发展

近年来，通信领域日益扩大，根据该背景下无线频偏的实际情况来看，其资源不断减少，促进通信产业进步与发展。4G时代背景下能够应用的频谱资源非常少，当进入5G时代时将进一步加剧。因此，在全世界范围内，对于所有标准组织而言，均需深刻思考通过何种途径和手段提高频谱应用率，从国家层面来讲，这与其经济利益以及政治利益等息息相关，而且逐渐成为一个战略目标。当前，无线通信领域不断发展，处于一系列严峻环境中，大量新型无效通信技术与设备如雨后春笋涌现，例如个人服务通信等，这与广大民众日常生活密不可分，由此促使无线通信发生转变，它已经做到无缝衔接以及全覆盖，转变之后的模式有利于终端用户以及设备，能够保证他们享受众多服务。但是随着无线设备以及服务的持续上涨，必定对无线频谱产生不利影响，可能过于拥挤，也可能过于稀缺，由于大多能够应用的频谱已提供给服务器，所以难免造成该现象。目前，通信网络业务越来越多，对人们的认知产生影响，他们了解到静态固定频偏分配模式的实际情况，即在无线通信中逐渐耗尽。针对如此严峻的数据危机，相关人员一定要积极探索与研究调制解调机制，确保其高效性，推动通信发展进程。

2移动通信技术与互联网技术的结合发展态势

2.1移动终端发展态势

有机地结合移动通信技术和互联网技术，能够加快移动终端的发展。伴随当前时间的推移，移动终端的类型也越来越多，比如说智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备等。当前移动终端的人机交互水平逐步提高，在发展的过程中可以通过电容屏、液晶显示屏等清晰地将用户所需的内容展现在用户面前，而触屏技术、语音交互技术等可以易于实现人与设备的交流。

2.2移动网络发展态势

当前，我国在移动通信系统接入网络的过程中主要具有三种形式，分别是4G通信网络、无线局域网以及无线MESH网络。当前，4G网络已经在我国得到了广泛的应用，网络技术也得到了质的飞跃，与此同时，5G通信技术协议已经确认，我国部分地区已经开始商用5G技术，在后期发展的过程中会逐步完善，并且普及。无线局域网是我国发展过程中较为成熟的一种技术，在家庭或者公司办公过程中应用非常广泛。无线MESH网络的传输距离比较长，而且稳定性更好，能够在应用的过程中大幅度提高效率，也受到了广泛的应用。

2.3移动应用服务技术发展态势

当前，我国的移动应用服务越来越成熟。通过相关技术可以符合民众的发展需求，比如说二维码技术、移动搜索技术等的利用可以提高当生活的便利性，可以让民众通过互联网进行信息检索。和传统的信息检索相比，移动搜索技术更为方便，而且具有更强的个性化，移动终端可以随时携带。人们可以随时随地掌握相关的信息，由于支付宝、微信等技术的快速发展，二维码技术在我国逐步铺展开来，支付宝、微信等平台将二维码和线上支付有机的结合，用户只需要通过手机就可以完成购物，在实际应用的过程中较为方便。

3数字通信信号自动调制识别技术分析

3.1非高斯噪声下的识别方法

根据无线通信系统具体情况来看，通常其中具有部分非高斯分布噪声，该噪声特征鲜明，不仅存在显著的尖峰脉冲状波形，而且具有概率密度函数厚度较大的拖尾。一些学者在探究之后得出，对于该类型的随机信号，Alpha稳定分布模型作为一种噪声模型，其有效性更强。此种模型通常有两种调制识别方法：其一，以色噪声为对象，使其白化，对它进行转变，成为高斯白噪声，在此基础上再处理；其二，以Alpha稳定分布噪声为主体，通过应用其特性，探寻并获取全新特征，进而完成模式识别。通过研究相关文献发现，在Alpha稳定分布噪声中，传统二阶循环统计量发生较大变化，其明显退化，就这一问题，深入二阶循环谱中，获取特点频率以及循环频率部位的幅值，将其当作特征参量，准确应用最小误差准则，以此为分类器算法，进而识别信号调制方式。

3.2多径衰落信道下的识别方法

通过探索非合作通信发现，其通信环境具有较强复杂性，其中多径效应产生较大干扰，由此影响高斯信道，导致其数字调制识别方式丧失效力。所以，在多径信号之下，亟需处理数字调制识别问题。基于此，能够将调制识别划分成三种类型。首先，以观测数据为对象，进行直接提取，在衰落信道下，部分特征参数具有相对较强的鲁棒性，现阶段广泛应用循环高阶累积量。在相关文献中，所应用的识别特征主要包含两部分，一是信号的六阶累积量，二是信号的四阶累积量，由此探索出调制识别算法，该算法以高阶累积量为基础。然后，针对信道衰落，充分应用盲均衡，以此实现补偿目的，以恢复数据为对象，对其特征进行提取。相关文献中，基于多径衰落环境，以各种信号识别问题为对象，比如MASK等，探索出一种算法，它以两项内容为基础，一是信道盲辨识，二是信道盲均衡。此外，针对多径干扰，有效围绕多天线，有效应用其空间分集能力。通过探究相关文献发现，以多径效应和系统同步误差为对象，有效应用盲均衡技术，以此进行解决，同时针对信号，实现减法聚类，从而识别MPSK等调制方式。在高效调制技术的应用过程，利于不断提高工作效率，能够确保相关通信质量不断提高，基于此，要科学的对其相关技术进行实践与创新研究，从而才能进一步保证通信识别水平不断提高。

3.3大动态信噪比下的识别方法

当应用两种无线电时，高斯白噪声十分重要，一种是软件无线电，另一种是认知无线电，它会对调制识别算法产生影响。基于大动态环境，信号接收机工作，导致信噪比失稳，大范围快速变化，所以识别算法必须适应该环境。在大动态信噪比下，通常获取噪声分类特征，其具有较强鲁棒性，然后进行识别。部分识别算法能够提取特征，并且进行机器学习，以其特征为基础，往往通过特征提取发现分类器抗噪声能力，在大动态信噪比环境中，如果选择与应用的特征具有较强稳定性，那么十分有利于由此训练处的识别器，可确保其噪声的有效调节。

结语

总之，本文从以上几方面对高效调制技术的应用进行了分析，在有效的阐述过程，为了不断提高通信水平，应该重视结合工作实际，科学的分析有效的高效调制通信手段，以此才能进一步为通信质量提高奠定良好基础.

参考文献

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