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针对低信噪比条件下通信辐射源个体识别率低的问题,提出了一种基于Welch功率谱和卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法.构建了由20个基于ZigBee协议的物联网设备组成的测试平台,将ZigBee信号前同步码部分的Welch功率谱数据作为辐射源指纹特征送入卷积神经网络进行分类.该方法在低信噪比条件下很好地保留了辐射源的指纹特征,结合卷积神经网络强大的微特征提取能力,对辐射源进行了有效分类.实验结果证明,在瑞利信道及低信噪比条件下,所提方法的识别效果明显优于其他方法. 相似文献
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一种新的π/4DQPSK解调译码方案 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的π/4DQPSK解调译码方案.该方案利用非冗余纠错差分解调的硬判决信息对Viterbi软判决译码时的量度加权,从而改变了传统的差分解调结合软判决译码的量度值,使差分解调软输出的信噪比得到改善,提高了Viterbi软判决译码的性能.计算机仿真表明,相对于传统的差分解调结合软判决译码,该算法在误比特率BER为10-5时在AWGN信道中有1.4dB的性能改善,在Rician信道中同样有显著的性能改善.这使得在普遍采用差分解调软判决译码的卫星通信系统中系统容量和通信质量都得到显著改善. 相似文献
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基于数字平方算法的APSK信号位定时误差估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
APSK高阶调制用于卫星通信时,信号受收发系统的时钟频差影响严重,同步算法也较为复杂。介绍了APSK的信号模型,在此基础上,采用一种数字平方算法估计位定时的误差。仿真结果表明,该方法能较好地估计出APSK信号位定时误差,且算法不受载波频偏的影响。通过仿真得出了算法性能与运算数据长度的关系。 相似文献
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全数字接收机中的快速定时恢复问题 总被引:1,自引:0,他引:1
平方法的性能受观测时间长度的制约,并且考虑频偏时,观测时间长度对算法性能的影响变得更为复杂。针对这一特点,研究了加入卡尔曼滤波后频偏及观测时间长度对定时系统性能的影响。对二阶卡尔曼滤波的结构设计及参数设定进行了分析讨论。仿真结果表明,加入二阶卡尔曼滤波后,在较短的观测时间长度下,定时误差估计精度明显提高,从而有效地解决了平方法在计算精度和速度之间的矛盾。综合考虑算法估值精度、处理速度和计算复杂度等多方面因素,二阶卡尔曼优于一阶卡尔曼,更能适应全数字接收机快速实现定时恢复的要求。 相似文献
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针对高空平台(HAPS)遭受平流层横风影响呈现水平摆动现象,引起地面呼叫用户为继续获得可靠服务在蜂窝间来回切换的问题,提出了平台摆动条件下区分用户优先级的信道预留和切换排队相结合的信道分配算法。该算法充分考虑了不同类型用户终端对服务等级的需求,对用户终端进行了优先级区分,且从降低切换失败率的角度,在信道预留基础上对切换呼叫用户进行排队。仿真结果表明,与传统的无优先级切换排队和区分优先级的固定信道预留算法相比,该算法能够显著降低切换掉话率,尤其是高优先级用户的切换掉话率,补偿了因平台运动所导致的系统性能损失。 相似文献