基于累积量和循环相关值的OFDM信号联合检测方法

为了提高在复杂信道环境下正交频分复用(OFDM)信号检测方法的性能,根据OFDM信号的渐进高斯性、自相关性、循环平稳性等特性,提出了一种基于累积量和循环相关值的OFDM信号联合检测方法.在瑞利多径衰落信道下对此方法进行了仿真研究,研究表明此方法能够有效抑制噪声和频率选择性衰落的影响,且弥补了其他方法难以区分高斯信号和OFDM信号这一不足,提高了对OFDM信号的检测率.     

基于循环平稳分析的MPSK信号调制分类

提出了一种新的MPSK信号调制分类算法。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。由于高阶循环统计量具有抗平稳噪声的能力,从而在高阶循环累积量域构成了分类特征不变量。这种分类算法无需知道信号参数的先验信息,理论分析和实验结果证实了分类算法的有效性。     

基于四阶累积量的宽带OFDM信号DOA估计

当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。     

基于累积量和循环平稳参量的OFDM信号盲检测

为解决正确检测和识别OFDM信号的问题,提出一种新的OFDM盲检测方案.该方案在缺乏先验知识的条件下,充分利用OFDM时域包络渐近高斯性分布的特点,对已有基于累积量的识别特征参量提取进行改进,有效的抑制了瑞利衰落及高斯噪声对接收端信号调制模式识别性能的影响.在此基础上,为改善现有累积量算法无法区分OFDM与高斯信号的不足,应用二阶循环平稳性分析分选OFDM及高斯信号,构成OFDM信号检测的总体方案.仿真实验评估了该方案的有效性:验证该方案可在瑞利衰落信道下正确识别OFDM调制模式并在多径信道及较低信噪比下分选出OFDM信号.     

通信信号分类算法研究

利用观测样本的高阶累积量特征,在累积量域内构造信号分类特征,采用支持矢量机作为分类器,在高维空间实现对GSM、CDMA和OFDM信号的分类。该算法通过提取观测样本的累积量的识别特征矢量以区分不同的信号类型,并将特征向量映射到高维空间中加以分类,首先在理论上分析了算法的正确性,并通过仿真实验进行了验证,结果表明,算法具有较好的推广能力,在较大的信噪比范围内对三种信号均有较高的识别率。     

基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

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.     

一种多径信道下的OFDM信号盲识别算法

提出了一种新的OFDM信号盲识别算法,由于多载波OFDM信号在时域上具有渐进高斯特性,而单载波信号没有这样的特点。对传统算法进行了改进,提出利用四阶累积量构造识别参数来分类OFDM信号与单载波信号,该参数具有对多径信道不敏感的特点。仿真证明,该算法具有抗多径能力强,识别率高的优点。     

基于高阶累积量的OFDM信号调制识别技术

为解决非合作通信系统中OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用技术）信号的调制识别问题,提出一种基于四阶累积量的OFDM信号调制识别新方法。该方法利用OFDM信号时域包络具有渐近高斯性的特点,对已有基于累积量的识别方法进行改进,通过计算截获信号的复中频信号模值的四阶累积量,提取OFDM信号与单载波信号的分类特征量,对OFDM调制信号进行识别。该算法与已有的基于累积量的识别方法相比,计算量大大减小,且具有较好的识别效果。仿真实验表明SNR高于-2dB时,正确识别率大于99%,证明了该算法的有效性。     

基于循环平稳分析的MPSK信号接收

提出了一种新的MPSK信号解调算法。通过对预处理后的MPSK信号进行循环平稳分析,利用已调信号的4阶循环累积量估计载波频率和初始相位偏差以便实现正交解调。由于高阶循环统计量具有抗平稳噪声的能力,因此在循环累量域有较高的参数估计精度。采用小波变换估计基带信号的码元速率,通过抽样判断产生再生基带信号从而实现了信号的盲解调。这种解调算法无需信号参数的先验信息,理论分析和实验结果证实了算法的有效性。     

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%。     

零前缀单载波信号循环自相关性质分析

在正交频分复用（OFDM）系统发射端设计特殊的预编码形成了零前缀单载波（ZP—SC）,其具有常规单载波和多载波的优势。文中建立了零前缀线性调制单载波（ZP～SCLD）的连续时间基带信号模型,并从信号模型出发,利用时变累积量与循环累积量的关系以及成型滤波器的频域性质推导了循环自相关函数的表达式,分析了ZP—SCLD信号循环自相关的性质,最后通过建立多径衰落信道下的信号模型分析了多径衰落信道对循环自相关性质的影响,证明了多径衰落信道虽然改变了信号循环自相关的幅度和相位,但未改变信号的循环频率,为调制识别和参数估计等信号处理环节提供鲁棒性非常强的特征。理想信道和多径衰落信道Proakis’C信道下的仿真实验证明了理论分析的正确性。     

基于高阶累积量的突发信号检测技术

突发信号检测是非合作通信中的一项重要工作,是后续处理的前提。针对由高阶累积量作为判决统计量的信号检测方法,分析了高阶累积量法在实际信号检测中存在的问题,提出了相应的改进算法,该算法只用2个符号进行累积量估计,通过在高阶累积量的基础上增加滑动窗,对累积量值进行平滑处理,并通过窗内累积量值的变化自适应调整窗长,减小或消除了因数据过短引起高阶累积量估计值的抖动。仿真结果表明该算法可以提高信号检测性能。     

用循环自相关法分析和比较雷达信号的截获性能

本文针对循环自相关法等现代截获处理方法,从离散时间信号处理的角度,推导了截获接收机信号处理增益的表达式,在此基础上提出了一种基于循环自相关积累因子的雷达信号抗截获性能的分析与比较方法,首先用理论计算线性调频信号、二相编码信号和OFDM信号的自相关积累因子U值,然后在低信噪比的情况下对线性调频信号、二相编码信号和OFDM信号等大时间带宽积信号的抗截获性能进行了仿真分析和计算。理论分析和实验仿真结果表明,在高/中重频情况下OFDM脉冲信号具有相对较好的抗截获性能。      

利用高阶累积量实现OFDM信号的调制识别

针对OFDM系统中信号的调制方式，提出一种基于高阶累积量的算法。该算法可以有效地抑制高斯噪声，实现OFDM信号调制方式的识别。文章给出了理论分析和计算机仿真。结果说明算法的性能稳定，复杂度低，具有较高的识别率。     

一种改进的卫星MPSK通信信号盲载频估计算法

针对第三方侦察中卫星通信信号的载波频率高精度估计问题,提出了一种没有先验知识条件下的MPSK信号盲载频估计改进算法,推导了MPSK信号四阶循环累积量运算的简化形式,并采用循环重叠Welch功率谱粗载频估计和四阶循环累积量精估计的方法完成MPSK信号的载频估计,大幅降低了运算量。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

单信道时频重叠双信号的码速率估计方法

提出一种基于四阶循环累积量的功率谱分析算法,用于解决单信道时频重叠双信号的码速率估计问题。通过计算循环频率轴上不同频率处的四阶循环累积量值,得到双信号在各自循环频率处的脉冲,对脉冲序列进行功率谱分析,提取隐含的周期性从而估计双信号的码速率。算法适用于多种数字调制类型的通信信号,且在低信噪比下也具备较好的估计性能。理论分析和仿真试验结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于相关处理的OFDM信号循环前缀盲估计方法

针对正交频分复用(OFDM)监测系统无法预先得知循环前缀(CP)长度的问题,提出了一种基于循环相关处理技术的CP参数估计方法,该方法充分利用了OFDM信号的时域准周期性,实现了FFT时间长度、保护间隔周期和符号同步时刻等参数的精确估计。对该方法的信号参数适应能力进行了理论分析和计算机仿真,结果表明新方法无需任何先验信息,运算量小、精度高,适于硬件实现。     

直接序列扩频信号的盲检测

本文将时域相关检测法,循环谱检测法,倒谱检测法和高阶累积量检测法四种方法应用于直接序列扩频信号(DSSS)的盲检测,给出了具体的实现方法,并通过仿真实验进行验证比较,结果表明,时域相关法和循环谱法并不适用于低信噪比情况下信号的盲检测,相对于高阶累积量法,倒谱法在实时性方面有较大优势,有较好的发展前景。