基于谱线特征的MPSK调制识别

通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景。针对5种经过均方根升余弦脉冲成形的数字相位调制信号,提出了一种实现调制方式自动识别的方法。该方法利用不同调制方式的数字信号做非线性变化后往往具有不同谱线特征的特点,得到了两个新的识别特征参数,为瞬时特征相似的数字相位调制信号的识别提供了新的手段。仿真结果表明,两个新特征参数是非常有效的,在信噪比大于8dB时,该方法的整体识别率不低于95%。     

数字通信信号调制方式自动识别研究

对基于功率谱的数字信号调制参数判决法在调制模式识别中的应用进行了研究与分析。首先简要介绍了调制方式识别的意义,然后对信号的频谱特征进行了分析与研究,在此基础上讨论了可用于进行调制方式识别的特征参数的提取与信号识别实现。     

常用数字调制信号识别的一种新方法

通过分析数字调制信号及其非线性变换的功率谱,提出了两个新的调制特征参数,改进了两个相关特征的描述,设计了一种采用神经网络集成结构分类器的识别方案,实现了AWGN信道下常用数字调制信号的自动识别.仿真表明,谱形状特征参数具有很好的抗噪声能力,离散谱线特征参数对信号调制参数更加稳健性,神经网络集成分类器的识别性能显著优于单个网络分类器,SNR＞5dB时该识别方法的总体识别率在94%以上.     

卫星通信常用调制方式的自动识别

提出了一种基于谱特征的通信信号调制方式自动识别新方案，该方案直接从信号功率谱、平方谱和四次方谱中提取一组顽健性强的特征参数，在不需要先验知识的情况下对卫星信道中常用调制方式的信号进行自动识别。仿真结果表明，在信噪比大于5dB时其总体识别率达98％以上。该方案具有实用性和可行性。     

卫星通信常用调制方式的自动识别

随着时代的进步,我国的航天卫星通信技术取得了重大突破,已经成为全球最具竞争力的行业之一。卫星通信常用的调制方式很多,但在实际应用中存在着一系列问题。文章对卫星通信常用调制方式的自动识别提出了一种新的方案。该方案以信号的频谱特征为基础,对信号功率谱、信号平方谱、信号四次方谱以及信号包络谱进行了分析,并提出了一种新型的分类特征参数,最终总结了识别方法与操作流程。该方案可真正用于卫星通信常用调制方式的自动识别。     

卫星通信常用调制方式的自动识别

调制信号的自识别有很多方法,本文提出一种基于谱特征的新方法,这种新的方法可以从信号的功率谱、平方谱还有四次方谱中提取一组特征参数,其最大的好处在于不需要对调制信号进行任何先验情况下可以对卫星通信中常用信号进行自识别。实验结果表明,当信噪比大于5dB时,此方法识别率达96%以上。同时也验证了该方案具有实用性和可行性。     

一种常用通信信号的自动调制识别方法

提出了一种常用通信信号的调制方式自动识别的算法,从信号的功率谱、二次功率谱和四次功率谱中提取一组特征参数,采用判决树方法,在不需要先验知识的情况下对常用通信信号调制样式进行自动识别。通过计算机仿真和实际采集数据验证,表明该算法识别准确率高,实现简单,具有较强的可行性和实用性。     

一种常用通信信号的自动调制识别方法

提出了一种常用通信信号的调制方式自动识别的算法,从信号的功率谱、二次功率谱和四次功率谱中提取一组特征参数,采用判决树方法,在不需要先验知识的情况下对常用通信信号调制样式进行自动识别.通过计算机仿真和实际采集数据验证,表明该算法识别准确率高,实现简单,具有较强的可行性和实用性.     

移动通信信号自动调制识别的谱相关方法

一些不同的数字调制信号有着相同或相近的功率谱密度,但它们的谱相关函数却有明显区别。平稳的噪声和干扰的谱相关为零。利用谱相关函数的这些性质可以识别出噪声中的调制信号。本文提出了一种用于移动通信信号自动调制识别的谱相关算法,该方法可以识别各种主要无线系统和标准所采用的调制类型。     

OFDM信号调制类型盲检测研究

提出了一种基于谱相关的正交频分复用信号(OFDM)子信道调制方式盲检测算法.该算法利用循环谱相关检测特征参量实现对子信道调制方式的检测,所提出的特征参量可抑制高斯噪声的影响.通过计算机仿真评估了该算法对正交频分复用信号(OFDM)子信道调制类型盲检测的性能,表明这种算法在高斯信道下具有很高的调制方式识别性能和很强的稳健性.     

自适应OFDM中信号的调制识别算法研究

针对通信信号种类和调制方式的多样性、以及无线信道环境的复杂性,研究了自适应OFDM系统中信号调制方式的识别。在自适应OFDM(正交频分复用)信号产生的基础上,提出了一种新型调制识别算法,并分析了仿真参数对算法性能的影响。研究和仿真结果表明:该算法不仅性能稳定,而且可以有效地识别自适应OFDM信号的调制方式。该算法复杂度低,适合于实时处理。     

基于复数网络与注意力机制的信号调制识别

通信信号调制识别作为管理、监测电磁频谱的重要手段,具有重要的研究价值和应用前景。本文利用调制信号的频域信息,提出一种基于复数神经网络的信号调制识别方法。首先将I、Q两路信号组合成复信号,经过快速傅里叶变换(FFT)后把得到的实部和虚部组合起来作为输入网络的数据集。其次,设计了一种复数神经网络结构,并引入了注意力机制对网络结构进行改良。仿真结果表明,本文提出的方法可以有效识别9种调制方式,在信噪比为6 dB时,平均正确识别率达到96.33%。     

RFID调制信号识别算法的研究与仿真

目前RFID技术在各个领域中广泛应用,且还未形成统一的全球化标准,市场为多种标准并存的局面,由于各个标准中对于调制方式的定义不同,给不同标准问的通信和检测带来了较大的障碍。因此,正确地识别出RFID调制方式是实现通信互联和信号测试等处理的前提,RFID调制识别的研究逐渐成为国内外RFID测试中的研究热点。提出一种新的基于瞬时信息的调制识别方法,该方法是以RFID调制信号的瞬时信息为基础,提出了两个新的特征参数Ra和Rf,设计了调制识别分类器进行有效识别。仿真结果表明,该方法的复杂度降低,且RFID调制信号的识别正确率有了很大程度的提高。     

Modulation recognition method based on multi-inputs convolution neural network

In order to identify the main modulation modes adopted in current satellite communication systems,a signal modulation recognition algorithm based on multi-inputs convolution neural network was proposed.With the prior information of the signals and knowledge of the network topological structure,the time-domain signal waveforms were converted into eye diagrams and vector diagrams to represent the shallow features of the signals.Meanwhile,the modulation recognition model based on multi-inputs convolution neural network was designed.Through the training of the network,the shallow features were deeply extracted and mapped.Finally,the signal modulation recognition task was completed.The simulation results show that compared with the traditional algorithms and deep learning algorithms,the proposed method has a better anti-noise performance,and the overall recognition rate of this algorithm can reach 95% when the signal-to-noise ratio is 5 dB.     

基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术

本文研究了基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术。提取了反映信号调制体制差异的特征参数,并从提高收敛速度和正确识别概率出发,构建了最佳的神经网络分类器。实验结果表明,该技术拥有较好的通信信号调制体制识别性能。     

基于小波分析的调制识别技术研究

通信信号的调制制式自动识别是信号智能化分析及处理中的关键问题。该项技术目前正广泛应用于军事、民用、商业和气象等众多领域。针对非稳定、大信噪比变化的通信信号,运用小波分析技术进行了有效的特征提取和分类,能够实现通信信号基本调制制式的自动识别,并且使识别正确率得到了明显提高。     

基于图像特征的雷达信号脉内调制识别算法

雷达信号体制和调制样式的多样化,信号环境的复杂化,使得常规的识别方法很难适应实际需要,无法有效地对辐射源信号进行分类识别。针对当前电子对抗系统中的问题,提出了一种新的有效的雷达信号脉内调制特征提取方法。该方法把雷达信号的时频分布作为一幅图像进行处理,利用图像处理算法提取其奇异值特征。由于奇异值分解本身具有良好的几何特性,提取的特征对信号的信噪比和采样点数是不敏感的。实际仿真结果表明该方法是有效的。     

通信信号调制识别技术

在无线电应用领域,通信信号调制识别技术已成为一个重要的研究课题.对通信信号调制识别技术的研究内容、现有方法和发展前景作了一个综述,以期让大家进一步了解和推动这方面的研究工作.     

差分运算在数字调制制式识别中的应用

随着数字通信技术的发展，数字信号调制制式的识别成为近年来的研究热点，本文将差分运算应用到数字调制制式的自动识别当中，设计了一种新的算法，能够成功识别2ASK，4ASK，2FSK，4FSK及2PSK五种信号。仿真结果表明，该算法具有较高的识别率。     

突发自适应调制信号的调制识别算法研究

针对突发自适应调制信号中的PSK和QAM调制方式识别问题,本文提出了一种能够识别BPSK、QPSK、8PSK以及16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM八种信号类型的盲识别算法。该算法首先对信号的循环平稳性进行了分析和讨论,给出了利用循环高阶累积量的特征实现信号识别分类的理论依据。然后,提出了三种基于循环累积量的特征分别实现了QAM和PSK类间识别、MPSK类内识别以及方形QAM与十字形QAM的识别。最后通过对MQAM信号的瞬时幅度分布特性的深入研究和分析,提出了一种基于瞬时包络平方的方差的特征实现了QAM的类内识别。该算法选择了二叉树支持向量机作为识别分类器,并设计了一种新的识别流程完成了对上述信号调制方式的识别。该算法无需精确同步,对载波相位具有较好的鲁棒性,并能够对中频信号进行识别。仿真实验表明,该算法能够实现在较低信噪比条件下突发信号的识别。