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。      

常用多进制数字调制信号的识别方法

针对常用的多进制数字调制信号,设计了一通用的数字调制识别方案:先用三个时频域特征参数进行调制的大类识别,再利用各自算法估计信号调制阶数,修正了MFSK信号功率谱谱峰个数的估计算法,并提出了MASK/MQAM基于时域的调制阶数识别算法.仿真结果表明,在信噪比大于6dB时,该识别结构和识别算法对MFSK、MPSK,MASK调制信号的正确识别率不低于92%,MQAM识别算法则要求较高的信噪比.     

基于小波变换的信号调制方式的识别研究

根据小波理论,利用小波变换的尺度分解和局部放大的能力,对调制信号进行小波变换和分解,挖掘调制信号在间断点的瞬态特性,成功建立了不同调制方式和其调制特征间的对应关系。在不需要同步和符号速率等先验知识的情况下,实现了对MASK、MFSK、MPSK、MQAM等数字调制方式的完全识别。通过理论分析和计算机仿真验证了所提方法的有效性和实用性,具有很高的应用价值。     

利用小波变换实现模拟与数字信号的分类

利用小波变换对突变信号的自适应能力和检测能力,以及能够改善信噪比的特点,分析了通信信号两次小波变换后的不同特征,提出一种自动识别模拟与数字调制方式的算法,然后再提取不同的特征参数实现通信信号的具体分类.通过仿真表明,该算法可以有效识别AM、FM、MASK、MFSK、MPSK信号的调制类型.     

V-BLAST OFDM信号调制识别算法

提出了基于高阶累积量的V-BLAST OFDM信号识别算法,用以区分频率选择性衰落信道条件下V-BLAST结构的多载波信号(0FDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM).该算法不需要预先知道信号的载波频率、波特率以及信道的先验信息,直接在中频对信号进行识别处理.仿真结果表明该算法具有良好的识别性能.     

MQAM信号调制方式盲识别

该文提出了一种MQAM信号调试方式的盲识别算法。算法首先通过信号频谱粗略估计信号载频和带宽,从而进行下变频和低通滤波。然后通过信号包络平方的频谱估算出波特率,结合符号定时完成信号的波特率采样。最终计算MQAM信号矢量图中最小环带的方差,完成调制方式的识别。该MQAM信号调制识别算法无需载频和波特率等先验信息,对载波残余不敏感,没有复杂的迭代过程,可以应用于实际信号的调制识别。仿真表明信噪比在16 dB,码元数目为2400时,对5种QAM信号的识别率达到99%以上,证明了其有效性。     

基于小波变换的PSK/FSK/QAM信号的波特率估计

小波变换具有局部显微特性,对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。从连续小波变换的定义出发,分析了PSK、FSK、QAM信号的小波或特征,并结合自相关函数理论提出了一种基于小波变换的波特率提取的新算法。对高斯白噪声中PSK、FSK、QAM信号的波特率提取进行了仿真试验,仿真结果表明,在中等信噪比情况下该算法能有效的提取出PSK、FSK、QAM信号的波特率。     

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%。     

基于小波变换的通信信号识别算法

通信技术的数字化已经是现代通信发展的趋势.为识别出通信信号中的数字信号的调制方式,分析了解析信号以及归一化处理后的数字信号经过小波变换后的特点,提出直接提取信号小波变换后的频域特征的算法.该算法无需设置判决门限,可以更简单、直接地实现数字信号与其它信号的类间区分以及数字信号之间的区分.通过仿真表明,该方法可有效区分PSK、FSK、QAM与AM、FM、SSB、CW、噪声.     

成形QAM信号的小波特性和尺度选取问题研究

对经均方根升余弦脉冲成形的QAM信号的小波特性进行了推导,主要包括QAM信号的瞬时包络和瞬时相位,并通过仿真将得到的结果与传统的基于Hilbert变换的提取方法进行了比较。同时从改善信号信噪比的角度,对小波变换最佳尺度选择问题进行了详细的研究,得出了利用最佳尺度下小波变换提取QAM信号瞬时包络和瞬时相位的一种算法,并通过仿真验证了算法的可行性。     

GLSFBC-OFDM信号调制识别算法

提出了频率选择性衰落信道条件下区分GLSFBC结构的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM)的调制识别算法。该算法基于接收信号的高阶累积量,只需直接对接收的中频信号进行识别处理,不需要发射信号和信道的先验知识。仿真结果表明,在SNR高于7 dB时识别率可以达到90%。     

基于高阶循环累积量的载波频率估计

首先系统总结了高阶循环累积量估计载波频率的研究成果,从理论上推导出MASK、MPSK和MFSK信号的测频原理,并对平方降价法的性能进行了测试,指出了平方降阶法的局限性。然后以16QAM信号为例,从理论上证明此方法同样可以应用于MQAM的载波频率估计,并进行了仿真验证,从而扩展了此方法的适用范围。最后,进行了小结,指出测频方法存在的问题及解决方法。     

卫星常用调相信号自动调制识别算法

针对高阶幅度相移键控（APSK）信号在卫星通信中的应用,提出了一种识别数字调相信号的新方法。在信噪比估计的基础上,利用信号包络的统计特征对MPSK,MQAM,16APSK和32APSK信号进行区分。理论推导和实验仿真验证了该统计特征具有对加性高斯白噪声和滚降系数不敏感的特性。根据鲁棒性较好的四阶循环累积量提出一种新的特征参数Q以实现MPSK和MQAM信号的类内识别。仿真表明,当信噪比达到5dB时,该方法拥有较好的识别率（〉95％）。     

Automatic modulation recognition algorithm for MQAM signal

An automatic modulation recognition algorithm for MQAM signal was proposed.Firstly,the feature parameter F based on the fourth order cumulants was constructed to classify the square QAM and the cross QAM.Secondly,the compactness of zero center normalized instantaneous amplitude was calculated to identify the 16QAM from the square QAM.Thirdly,the baud rate was estimated by frequency spectrum of amplitude square,and timing was synchronized to delete the ISI and resume the relatively ideal constellations.And aiming at the 32QAM and the 128QAM,two different clustering radii were set,and clustering point density was got respectively by the subtractive clustering algorithm,and then the 32QAM and the 128QAM was classified depending on the difference of density value.In the same way,the 64QAM and the 256QAM were classified.The proposed algorithm can recognize five kinds of QAM signals,including 16QAM signals,32QAM signals,64QAM signals,128QAM signal and 256QAM signal without prior knowledge of frequency and baud rate.Furthermore,the proposed algorithm does not need complex iterative process,which can be applied in practical signal recognition.     

基于星座修正聚类的双模式盲均衡算法

针对时变信道下,调制类型未知的MPSK/MQAM类信号快速均衡问题,本文提出了一种新的基于星座聚类的双模式均衡算法。初始阶段均衡器采用稳健的恒模算法,一段时间后,用低复杂度的减法聚类算法处理缓存的均衡器输出。然后利用MPSK/MQAM类信号星座图的几何旋转不变性,采用C均值模糊聚类算法修正初次聚类的结果,恢复信号星座,由此获得精确符号信息。最后依据修复后的聚类效果选择切换时机,均衡器切换到符号匹配算法,完成信号均衡。与已有算法相比,本文提出的新算法克服了调制类型未知的不利因素,具有收敛速度快,剩余码间干扰小,均衡器模式切换时性能平稳等优点。仿真验证了新算法对4PSK和16QAM信号的有效性。     

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。     

一种小波变换与FFT相结合的波特率估计新算法

小波变换具有局部显微特性，对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。从连续小波变换的定义出发，分析了PSK、FSK、QAM信号的小波域特征，并结合传统的FFT理论提出了一种波特率提取的新算法。对高斯白噪声中PSK、FSK、QAM信号的波特率提取进行了仿真试验，仿真结果表明，在信噪比大于1dB情况下该算法能有效地提取出PSK、FSK、QAM信号的波特率。