频率选择性衰落信道下OFDM子载波数盲估计

提出了一种在频率选择性衰落信道下的基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波数盲估计方法,扩展了该方法的适用范围,并进行了理论推导和试验仿真。结果表明OFDM信号的特定高阶循环累积量仅在子载波位置存在,通过检测循环频率的个数可以估计出子载波数。高阶累积量具有良好的抗噪性能,在低信噪比下具有良好的估计性能。     

基于循环自相关的OFDM调制识别方法

针对通信信号的调制识别问题,首先根据通信信号的循环平稳性,提出一种基于循环自相关的OFDM信号和单载波信号的调制识别算法,然后将小波多分辨分析理论与调制信号的瞬时特征以及高阶累积量相结合,提出一种基于小波分解的单载波信号识别方法,在此基础上采用分层结构的神经网络分类器对OFDM,2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,8PSK,16QAM这7种调制信号进行识别。仿真结果表明该方法具有良好的分类性能,且对噪声不敏感。     

基于高阶循环累积量的QAM载波频率估计

利用通信信号的循环平稳特性,通过对QAM信号高阶循环累积量的研究,提出了一种基于高阶循环累积量的星形和方形QAM载波估计算法。并且对该算法进行了理论分析,仿真结果证明,该算法的正确性和有效性。     

FBMC-OQAM信号子载波盲估计

为了解决滤波器组多载波(filter-bank multi-carrier, FBMC)信号的子载波参数盲估计问题，提出一种基于四阶累积量的方法来估计FBMC-OQAM信号子载波参数。首先，截获交错正交幅度调制(offset quadrature amplitude modulation，OQAM)的FBMC信号并检测信号频谱来确定循环频率的范围；然后，分析循环频率与四阶累积量的代数关系；最后，得出四阶累积量的峰值受原型滤波器影响且仅在其循环频率等于子载波频率处存在。通过检测四阶累积量峰值的位置和个数能有效估计子载波频率和数目。仿真表明，当信噪比大于2 dB时，算法对FBMC-OQAM信号的子载波参数盲估计正确概率为98%。      

OFDM信号与单载波信号循环平稳性分析

文章介绍了信号循环累积量知识,推导了OFDM信号循环累积量的表达式,并以二阶循环累积量为例,从理论上分析了单载波信号和OFDM信号的区别,最后通过仿真验证了分析结论。     

OFDM系统上行链路的一种载波偏差估计算法

通过分析OFDM信号的特点,该文给出了OFDM系统上行链路的一种基于高倍钟采样的载波偏差估计算法．与采用循环前缀的载波偏差估计算法相比,该算法实现复杂度低,算法精度高,受用户子载波数目影响较小,适宜于多用户OFDM系统．计算机仿真表明该算法具有优良的性能,优于采用循环前缀的载波偏差估计算法．     

基于高阶循环累积量的SQAM信号调制识别算法

该文利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征,提出了一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,实现对SQAM信号分类.算法对载波频率偏差、时延和相位旋转具有稳健性,并可在多信号环境且存在载波频偏的情况下实现对感兴趣信号的识别.理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性.     

一种基于循环平稳的MPSK信号调制分类改进算法

给出了一种基于循环平稳的MPSK信号调制分类改进算法.通过对预处理后的MPSK信号进行循环平稳分析,把利用高阶累积量对复基带MPSK信号的调制分类推广到已调信号.这种在高阶循环累积量域构成的分类特征不变量具有良好的抗平稳噪声的能力.通过利用二阶循环累量对码元速率的估计,大大减少了累积量估计的运算量.仿真表明,改进后的算法运算精度与原算法大致相当,运算量大大减少.     

基于改进的高阶循环累计量的载波估计算法研究

为了完成对MPSK (M=2,4)调制信号的载波估计,采用了周期图法与循环累积量结合的方法,获得了对MPSK调制信号载波精确的估计的效果,具有算法简单、估计精度高的特点.     

基于高阶循环累积量的OFDM-弹性光网络信号调制格式识别

将高阶循环累积量引入基于正交频分复用(OFDM)的弹性光网络(EON)的调制格式识别中。通 过计算OFDM信号不同调制格式(BPSK、QPSK、16QAM和64QAM)的高阶循环累积量,给 出了OFDM-EON信号不同调制格式的识别阈值区间,并采用仿真方法验证了该区间的 识别准确率。结果表明,利用所提出的识别阈值区间,对波特率为28G的OFDM-EON信号(各 子载波随机设置调制格式)进行调制格式识别,在光信噪比(OSNR)为34dB时,子载波调制格式的识别准确率可达到100%。     

衰落信道盲接收条件下的调制分类

该文针对衰落信道下调制识别算法预处理要求高的问题,提出了一种基于循环平稳性检测的调制分类算法,提升了盲接收环境下的分类效果。算法以信号的循环频率为特征,结合循环平稳性检测,实现了OFDM, PSK, FSK等常见数字调制信号的区分。算法无需各种参数估计以及同步等预处理过程,理论推导及仿真结果证明,能够实现低信噪比衰落信道条件下信号的有效区分。该算法将有助于提升衰落信道中非合作接收条件下的信号分类能力。     

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。     

Carrier frequency offsets estimation for distributed MIMO system based on SOMP method

By utilizing the half invariant property of high-order cyclic cumulants,the equation of signals and its high-order cyclic cumulants was rederivated first.Then simultaneous orthogonal matching pursuit (SOMP) method was used to jointly reconstruct multiple receiving signals’ high-order cyclic cumulants.At last,according to the fourfold relationship between carrier frequency offsets and cyclic frequencies of main non-zeros high-order cyclic cumulants,multiple transmitting signals’ carrier frequency offsets were obtained.Comparing with existing algorithms,the correlation between receiving signals is fully used by the proposed algorithm,the carrier frequency offset estimation performance at low signal to noise is improved and the pilots numbers are reduced.     

OFDM信号的盲侦察技术分析

正交频分复用传输系统,以其可对抗频率选择性衰落,高频谱利用率等优点,得到了广泛的应用。论述了正交频分复用(OFDM)信号非协作接收中的某些关键算法,研究了基于循环前缀的符号同步算法及最大联合似然估计(ML)算法、基于高阶累量的OFDM信号调制样式识别算法,解决了OFDM信号和常规通信信号之间的类间信号识别问题。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。     

卫星通信中数字调相信号调制方式识别方法研究

通信信号的调制样式识别在非协作通信中具有重要的研究意义。针对卫星通信中调制方式不断向高阶发展的情况,提出了一种针对常用数字调相信号调制方式自动识别的算法。本文首先给出了卫星通信中数字调相信号的函数模型,介绍了不同调制样式的特点,给出了不同调相信号的星座图。在调制样式识别的研究中,六阶及更高阶的累积量很少用到,本文利用调制信号的八阶累积量和四阶累积量特征的关系,提取出信号的特征呢高参数,对QPSK、8PSK和{16APSK、32APSK}信号进行了区分,证明四阶以上累积量也可以为信号特征提供有用信息。然后通过对高阶APSK信号进行统计分析,采用一种快速收敛且有效的遗传算法,进行实数编码、交叉等操作,计算出采样信号信号平方幅度比,提取出APSK信号的统计特征参数,从而对{16APSK、32APSK}信号进行区分。这种算法对信号的相位偏差具有不变性,同时可抑制加性高斯噪声,特征参数具有很强的鲁棒性;与其它识别算法比较,它具有稳健、应用广泛、实时性强的特性。通过计算机仿真表明,在给定的数据长度和中等信噪比条件下,可得到很高的识别率(>96%)。      

基于高阶累积量和循环谱的信号调制方式混合识别算法

为了识别当前通信系统所采用的主要调制方式,该文结合高阶累积量和循环谱的特点,采用混合识别算法,同时应用智能决策算法(神经网络)对信号进行识别。该算法基于四阶和六阶高阶累积量构造出一个新的特征参数,将数字调制信号分为{BPSK, 2ASK}, {QPSK}, {2FSK, 4FSK}, {MSK}和{16QAM, 64QAM}5类。然后利用高阶累积量的其它特征参数以及循环谱特征对{OFDM}, {16QAM, 64QAM}, {2ASK, BPSK}及{2FSK, 4FSK}进行识别。为便于工程实现,该文采用半实物仿真以及LabVIEW和MATLAB混合编程来验证算法。仿真结果证明,该算法能够在较低信噪比下实现对{OFDM, BPSK, QPSK, 2ASK, 2FSK, 4FSK, MSK, 16QAM, 64QAM}等多种信号的分类,在信噪比高于 5 dB时,调制方式识别率可达94%以上,由此证明了该方法的有效性。     

Performance Evaluation of Different PSK Schemes in an OFDM System Using a Real Time Image

Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is a multicarrier modulation scheme that combines a large number of low data rate carriers into a composite high data communication system. Unlike in many other modulation techniques, the addition of cyclic prefix to the OFDM symbols combats the intersymbol interference and the orthogonality of the carriers allows it to combat Intercarrier interference in the OFDM modulation technique. Acknowledging these advantages, OFDM is the most preferred modulation technique in most of the next-generation wireless communication networks for transmitting many forms of digital data with higher efficiency. To evaluate the functionality and overall performance of an OFDM system, a digital data corresponding to a two-dimensional gray-scale image is used as a test signal. This paper aims at evaluating the performance of various phase shift keying (PSK) techniques taking a real time image as a test sample, which is converted into a form suitable for OFDM transmission, then transmitting the converted OFDM signal over the additive white Gaussian noise channel over various signal to noise ratio values. The performance is evaluated by comparing the clarity of the received image after demodulation with the original image, bit error rate (BER) Vs SNR, transmission and reception times of various PSK schemes (BPSK, QPSK,16-PSK and 256-PSK). The BER offered by BPSK is the least while transmission times offered by 256-PSK is the least. Along with these, different PSK schemes are compared by changing the clipping amplitude that is done to combat nonlinearities due to high peak to average power ratio.