一种新的数字信号调制式盲识别算法

现有的调制识别算法多应用到信号的瞬时频率和瞬时相位信息,而瞬时频率和瞬时相位的提取需要载频、码元速率等先验信息,载频的偏差限制了其识别性能的进一步提高。基于此,提出了一种仅依靠信号瞬时幅度信息进行肓识别的新算法．该算法不需要任何先验信息,介绍了一种对MFSK和MPSK信号非常有效的瞬时频率的近似提取法,然后选择特征量对调制类型进行分类识别,最后进行计算机仿真,仿真结果表明该算法识别性能良好,对载频偏差不敏感,有着很好的稳定性。     

基于SNR估计的MQAM信号调制识别算法

针对现有多进制正交幅度调制(MQAM)信号调制方式的不足,提出了一种改进的MQAM信号调制识别算法。该算法对通信系统中信号的信噪比(SNR)进行估计,通过计算MQAM信号矢量图的最小环带的方差,得到不同调制类型的QAM最小环带的方差,最后根据估计的SNR与信号求出合适的参考门限,与之前求出的最小环带的方差进行比较,完成调制方式的识别。该算法运算量小,识别率高,且适用于实际工程应用。仿真结果表明在SNR≥-1?dB时,5种不同阶数的QAM信号的识别概率≥96%。     

基于联合特征参数的卫星单-混信号调制识别研究

针对卫星通信中单-混信号调制类型识别效率低、准确性差等问题,该文提出一种基于高阶累积量和星座图聚类特性的调制识别算法。首先,根据4, 6阶累积量的属性特点构建3个特征参数,以识别多进制相移键控(MPSK)和部分多进制正交幅度调制(MQAM)调制类型,然后结合改进的星座图减法聚类算法分离出剩余调制样式,最后将参数联合,建立决策树分类器进行统一调度。该算法不依赖信号诸多先验信息,具有特征提取参数简单、识别种类多等特点。仿真结果表明,该算法在信噪比(SNR)10 dB下对卫星单-混信号的调制识别率仍能达到90%以上。     

一种基于循环谱的共信道多信号调制参数估计方法

共信道多信号的调制参数估计问题已成为通信信号处理领域的一个新兴课题,在非合作通信中是调制识别、信号解调等后续处理的基础。信号经过调制、成形及采样等处理后具有循环平稳性,本文提出了一种基于循环谱和离散谱线提取的调制参数估计方法。该算法利用信号调制参数和循环频率之间的关系,通过提取信号循环谱的谱频率截面上与循环频率相对应的离散谱线,实现对时频重叠的共信道多信号中每个信号分量调制参数的精确估计,主要包括载波频率和码元速率。Matlab仿真BPSK、8QAM两种类型的混合信号结果表明该方法切实有效,可以实现载波频率相差不大时共信道多信号的调制参数估计问题,并且算法计算复杂度小、精确度高、抗噪声性能好,不受频谱重叠度的影响。      

基于图像深度学习的调制识别算法

针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测频谱图上的调制信号.相较于主流的基于深度...     

一种新的MPSK信号调制分类算法

针对多进制相移键控(MPSK)信号的调制识别问题,提出了一种新的基于2、4阶循环累积量的调制识别算法。先利用信号的2阶和4阶循环累积量的特征,将MPSK信号分为BPSK和QPSK与8PSK以上两大调制子类,再由信号循环频率等于信号载频处的2阶和4阶循环累积量,构成BPSK和QPSK的分类特征量,实现对BPSK和QPSK信号的调制识别。该算法在MPSK信号码元不等概率出现时依然有效。由于高斯噪声的循环累计量均为0,因此此算法具有一定的抗高斯噪声能力。实验仿真结果验证了该算法的有效性。     

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.     

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。
　　由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。
　　在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。 由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。 在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

基于多尺度时序特征的信号调制样式识别算法

在认知无线电应用中,当前基于深度学习的信号调制样式识别算法存在运算效率低、复杂度较高的问题,为此本文提出了一种基于多尺度时序特征的信号调制识别算法。该算法首先利用多层卷积层提取不同尺度的时序数据,将数据进行特征融合后使用长短期记忆网络提取时序特征,最后由输出层输出识别结果,并通过网络结构的设计和优化,降低了算法复杂。实验结果表明,在包含11种调制信号的原始I/Q信号测试集上,在信噪比为4 dB及以上时,该算法识别准确率达到90%以上。与同等识别准确率的算法相比,该算法的复杂度更低,在嵌入式设备Jetson Nano和树莓派4B上的推理时间更短,具有更好的工程应用价值。      

基于SPWVD的频率编码脉冲信号的检测与参数估计

运用SPWVD对脉内频率编码信号进行检测与参数估计,根据SPWVD的真边缘性实现了对频率编码信号的识别、突变点的检测以及瞬时频率的估计。该算法在低信噪比下,可以准确地提取出信号的脉内调制特征,有较好的应用价值。     

线性调频信号数字脉冲压缩技术分析

在线性调频信号脉冲压缩原理的基础上,利用Matlab对数字脉冲压缩算法进行仿真,得到了雷达目标回波信号经过脉冲压缩后的仿真结果。运用数字脉冲压缩处理中的中频采样技术与匹配滤波算法,对中频采样滤波器进行了优化,降低了实现复杂度,减少了运算量与存储量。最后总结了匹配滤波的时域与频域实现方法,得出在频域实现数字脉冲压缩方便,运算量小,更适合线性调频信号。     

基于伪相关函数的cosine-BOC调制信号无模糊跟踪算法

针对余弦二进制偏移载波（cosine-BOC）调制信号自相关函数的多峰特性会导致导航接收机同步阶段产生跟踪模糊度问题,提出了一种基于伪相关函数（PCF）的cosine-BOC调制信号无模糊跟踪算法。该算法通过分析cosine-BOC信号的时域模型,在本地设计两路辅助信号波形,与接收到的cosine-BOC信号进行相关运算,再将得到的两互相关函数利用伪相关函数表达式进行组合,从而消除cosine-BOC信号自相关函数的边峰。仿真结果表明,该算法能够消除cosine-BOC信号鉴相曲线中存在的误锁点,实现伪码无模糊跟踪,提高跟踪可靠性,且该算法适用于任意阶数的cosine-BOC信号。     

调频遥测信号载波频率的精确估计

传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换，实现方法虽然简单，但测量精度较差，无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此，提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿，低通滤波后完成降采样处理，削弱调频频率的频谱影响；频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿，经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算，提高载波频率的检测性能。试验与分析表明，所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。     

椭圆球面函数频域调制解调方法

针对基于椭圆球面波函数(PSWFs)的非正弦时域调制算法复杂度高的不足,该文引入空间映射,分析了PSWFs信号频域完备正交性,推导出PSWFs信号频域有效表示所需最小抽样点数。在此基础上,引入复数域映射、FFT/IFFT信号处理框架,提出PSWFs频域调制解调方法。该方法将PSWFs信号处理由时域拓展到频域,在频域进行信息加载与检测,为探索研究PSWFs信号在5G、超5G等采用频域信号处理的通信系统中的应用提供了可能。理论和数值分析表明,相对于PSWFs时域调制,所提方法将能够在不改变系统频带利用率、系统误码性能、调制信号能量聚集性以及信号峰均功率比的前提下,显著降低算法复杂度,将运算复杂度由O(2Qg2)降低为O(g2+glog₂g)。     

ADPCM with a multiquantizer for speech coding

A speech coding algorithm with low complexity and a short processing delay is introduced. The proposed algorithm is ADPCM (adaptive digital pulse code modulation) with a multiquantizer (ADPCM-MQ). The input signal is processed in parallel by multiple ADPCM coders with different characteristics. Then the optimum ADPCM coder with minimum error power is dynamically selected for each frame. A 16-kb/s codec based on this algorithm has been implemented using two general-purpose digital signal processors (MB8764) with 8.3 ms of total processing delay. A segmental SNR of 19-21 dB was achieved at 16 kb/s; with postfiltering the segmental SNR was increased to 23-25 dB. Combined with the time domain compression scheme, the algorithm can be easily applied to 8-kb/s coding. It is also extensible to variable-rate coding     

一种相位编码序列恢复方法

文章首先给出了无模糊相位重构算法,在此基础上研究了不同调制样式信号相位差分的不同特性。结果显示：相位差分序列不仅能反映出信号的调制特性,对相位编码信号而言其还包含了相位编码序列信息。文章根据研究得到的基于相位差分序列的相位编码序列恢复算法进行仿真试验,得到了较好的结果,说明了所给算法的有效性。     

一种雷达信号类型识别方法

雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容,基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取,该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率,算法也较为简单,适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现,分析表明此方法是侦察雷达信号的有效手段。     

时频空交叠信号的脉内调制类型识别算法

复杂电磁环境下的雷达信号分选技术充分利用被侦察信号的特征信息,把分属于不同信号源的雷达脉冲流分离开来。随着脉冲流密度的增加,出现了一些在时频空3个维度上均严重交叠的脉冲,这些脉冲的辐射源信息差别很小,以至于识别算法无法正确将它们区分,进而造成脉冲丢失或错误识别,使得信号分选的性能大大下降。以6种常见的脉内调制类型脉冲为研究对象,针对脉冲之间两两交叠的情况,提出了基于部分快速傅里叶变换算法的时频空交叠信号脉内调制类型识别算法,并通过一系列仿真分析了算法的性能,证明了算法能够有效地分辨频域和空域高度重叠但时域不完全重叠的信号脉冲流,提高信号分选的性能。     

一种基于低成本软件无线电的二维测向系统设计

为解决现有测向系统体积大、运算量高、成本高、同步采集困难等问题,设计了一种低成本高精度二维测向系统,由五阵元十字型天线阵列及HackRF One同步采集子系统组成。该测向系统通过外接频率源、引入时间同步信号以及初始相位校准分别实现了接收设备间频率同步、时间同步、相位同步,然后将同步的采集信号采用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法进行处理,估计出二维波达方向。实验结果表明,系统的同步误差可控制在一个采样周期内,定位误差小于2°,可广泛应用于雷达、声呐、室内定位等多种领域。