基于多参数联合判决的雷达信号调制特征识别

根据雷达辐射源信号的不同特性,提取其非线性相位方差、瞬时频率统计直方图、瞬时频率方差和相像系数等特征量,对单载频、线性调频、非线性调频、频率编码和相位编码等常用雷达辐射源信号调制形式进行多参数联合判决.仿真结果表明,该算法在低信噪比下,仍能够自动准确地识别雷达信号脉内特征.     

基于DSP的通信信号瞬时频率时域提取

通信信号瞬时频率的提取是许多调制识别方法正确识别频率调制信号和相位调制信号的基础,绝大多数瞬时频率提取方法计算复杂、硬件实现难度大。提出一种信号瞬时频率的时域提取新方法,直接从正交分量和同相分量估计通信信号瞬时频率,结合DSP阐述了该方法的特性。利用Matlab软件对6种调制信号进行算法仿真,表明该方法的可行性,且不仅适合DSP硬件实现,而且计算简便、效果良好。     

利用累积量和似然特征的卫星单-混信号调制识别算

针对卫星通信中常用调制信号和PCMA类混叠信号的调制识别问题,提出了一种利用高阶累积量和似然特征的识别算法.算法先对接收数据进行预处理,在此基础上提取4个高阶累积量特征和1个似然特征,构造一个树形分类器进行调制识别.算法不需要知晓信号的定时等先验信息,对收发载频存在的频差不敏感.仿真结果表明,算法在正常通信所需的载噪比下具有较高的正确识别率.     

基于模糊分类的调制信号自动识别方法

本文研究了一种基于模糊分类的调制信号识别方法,即提取信号时域、频域、功率谱等统计特性,利用模糊分类器进行分类识别。计算机仿真试验表明,该方法在较低信噪比下也能正确识别,且不需要信噪比、载频和码元速率等任何先验信息。     

基于模糊分类的调制信号自动识别方法

本文研究了一种基于模糊分类的调制信号识别方法，即提取信号时域、频域、功率谱等统计特性，利用模糊分类器进行分类识别。计算机仿真试验表明，该方法在较低信噪比下也能正确识别，且不需要信噪比、载频和码元速率等任何先验信息。     

基于瞬时频率的数字调制方式自动识别算法

数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都极为重要。为了自动识别FSK2,FSK4,PSK2,PSK4四种数字信号的调制方式,提出一种新的瞬时频率提取方法,该方法不需要对相位进行去卷叠处理,也不需要实现码元同步,与现有方法相比,运算量显著减少,鲁棒性强,可用于实时处理中。在此基础上提出三个特征参数和一种基于判决理论的调制方式自动识别算法,给出识别算法的实现流程。计算机仿真结果表明,在信噪比为-3 dB时,识别算法的平均识别率大于等于99%,证明新的瞬时频率提取方法和调制方式自动识别算法是有效的,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。     

一种基于循环谱分析的调制信号识别算法

对调制信号识别技术进行了研究。传统的调制识别方法需要先验已知待测信号的某些关键参数(如载波频率、码元速率、相位偏移等),而且处理噪声干扰的能力较差。文章提出了基于循环谱分析理论和改进的BP人工神经网络分类器的调制识别算法,该算法无需获知信号的任何先验信息,即可实现低信噪比下无线信号调制方式的自动识别。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

相位测频法在雷达信号脉内特征分析中的应用

以单载频、线性调频、BPSK和FSK信号为例,通过提取信号的瞬时相位,对雷达信号的脉内调制特征进行了分析,介绍了信号瞬时相位的提取方法,然后分别引出相位分析法和相位差分分析法的调制类型识别方法,最后对这两种方法进行了仿真分析。仿真表明,相位测频法是一种有效的雷达信号调制特征分析工具。     

基于中频信号特征参数的卫星通信调制样式识别

卫星通信调制样式识别与参数估计是空间信息对抗的重要内容之一,在获取制太空权、制信息权方面发挥着至关重要的作用。针对卫星通信中常用通信信号的调制识别,在现有谱分析方法的基础上,提出3种特征参量,丰富识别的信号样式,完善了自动识别流程。该方法不需要精确的载频和码速率等先验信息,同时能够利用信号特征参数自动完成识别。仿真实验验证了所提算法的有效性,并对算法性能进行了分析。仿真结果表明,在SNR为5 dB时所有信号的正确识别率均达到96%以上。     

基于周期谱包络的线性调频信号特征参数估计

线性调频信号是二阶循环平稳信号,其周期谱幅度包含了信号的最小载频、最大载频以及调制斜率等信息。本文提出了利用非零循环频率处谱峰的位置与大小估计这三个参数的算法,该算法不需要信号参数的先验信息;对参数的估计是在非零循环频率处进行一维搜索,可减小平稳噪声和干扰的影响,适用于低信噪比情况,且避免了多维搜索;文中给出了算法的实现过程,分析了其估计性能,最后进行了计算机仿真实验。