基于CMHD的调制识别方法研究与实现

文章推导并化简了基于信号互Margenau-Hill分布(CMHD)的MPSK识别的特征函数,并将其推广应用于MQAM信号的识别。文中运用模糊聚类算法,结合聚类有效性分析实现了加性高斯白噪下的QPSK与8PSK、8QAM与16QAM信号的识别。这种方法将传统的星座图匹配转化为星座幅度的一维聚类,无需符号同步,运算大大简化。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别算法

介绍了一种基于高阶累积量的数字调制信号识别算法,利用从信号的二阶、四阶和六阶累积量中提取的3个特征参数实现多种常用数字调制信号的识别,可以很好地抑制高斯白噪声,且允许有相位偏差,能够在较低信噪比下实现对2ASK/BPSK、4ASK、QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、16QAM等多种信号的分类。经理论推导和仿真实验,证实了该方法的有效性。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别算法

介绍了一种基于高阶累积量的数字调制信号识别算法,利用从信号的二阶、四阶和六阶累积量中提取的3个特征参数实现多种常用数字调制信号的识别,可以很好地抑制高斯白噪声,且允许有相位偏差,能够在较低信噪比下实现对2ASK/BPSK、4ASK、QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、16QAM等多种信号的分类。经理论推导和仿真实验,证实了该方法的有效性。     

盲接收条件下单信道时频混叠信号的调制识别

针对现有调制识别算法对单信道时频混叠信号失效问题,从信号循环平稳域出发,通过分析不同调制信号自身具有以及做非线性变换处理衍生出的二阶循环平稳结构特征,结合循环平稳性检测,提出了一种新的适用于单信道时频混叠信号的调制识别算法。该算法无需完成任何参数估计以及同步等预处理过程。对一些典型常用调制信号(如BPSK、QPSK、16QAM、OQPSK等)的随机混合,能够同时有效辨识混叠信号中所包含的信号个数以及每个信号的调制类型,理论推导及仿真结果表明,该算法可在较低信噪比下实现对单信道时频混叠信号的调制识别,有效提高了盲接收条件下对QPSK/16QAM时频混叠信号的分类能力。     

通带MQAM信号调制方式识别方法

提出了一种实现MQAM信号调制方式分类的方法．该方法在通带内利用Hilbert变换提取瞬时包络,然后统计瞬时能量分布向量作为特征向量来实现调制方式分类,避免了搬移到基带过程中带来的频差、相差等计算误差．同时给出了该方法对部分MQAM信号进行仿真识别的结果,在信噪比不低于10dB的情况下,对4QAM,8QAM,16QAM的正确识别率达到100％,对32QAM,128QAM的识别率在95％以上,对64QAM,256QAM的识别率在90％以上,证明了该方法的有效性．     

高阶并行相位调制技术研究

提出了高阶并行相位调制（MPPM）的方法,即在同一调制符号周期,使用同一频率、并行发送2路携带不同信息的高阶相位调制信号。给出了MPPM的系统模型,理论分析了MPPM的调制和解调实现机制,探讨了进一步降低MPPM误码率的方法。仿真结果表明,在加性高斯白噪声（AWGN）信道下,误码率为10-3时,16PPM比16相相移键控（16PSK）可有2 dB的信噪比增益;在Rayleigh平坦衰落信道下,通过优化发送端相位参数,16PPM的性能优于16相正交幅度调制（16QAM）。所以,MPPM能大幅提高无线链路数据传输速率和带宽效率,对未来移动通信具有一定的实用价值。     

一种16QAM调制实现技术的研究

讨论了16QAM调制时应用不同类型和参数的滤波器对系统性能的影响.针对16QAM的特点,采用了存储波形累加求和法来代替一般的滤波成形,提高了调制速度.并利用其相位对称的特点将波形存储表压缩为原容量的1/4,有效地节约了存储空间.     

基于时频特征的卷积神经网络跳频调制识别

针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络（CNN）的跳频信号调制方式识别系统. 该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题. 采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别. 仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%.     

数字卫星通信信号调制方式识别方法研究

针对数字卫星常用的7种通信信号调制方式（QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM、16APSK、32APSK）,对零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值、四次方谱、幅度、高阶累积量四种特征参数进行了分析,提出了一种联合特征参数的信号调制识别方法。该方法能有效地抑制高斯白噪声的影响,较好地解决了MAPSK信号低信噪比条件下调制识别率低的问题。仿真结果表明,与其他方法相比,本文方法无需先验知识,具有较高识别率。     

一种16QAM调制实现技术的研究

讨论了16QAM调制时应用不同类型和参数的滤波器对系统性能的影响．针对16QAM的特点，采用了存储波形累加求和法来代替一般的滤波成形，提高了调制速度．并利用其相位对称的特点将波形存储表压缩为原容量的1／4，有效地节约了存储空间．     

采用高阶累计量的时频混叠信号调制识别研究

随着当今无线通信技术的发展,频谱资源的划分日益紧张,在同一信道里出现两个或两个以上时频混叠信号的现象越来越普遍。文章针对共信道时频混叠信号调制识别的问题,提出一种基于高阶累计量的算法。该算法分别对混叠信号中各个信号以其参数进行载波同步与定时同步后由高阶累积量计算混叠信号的累积量处理得到混叠信号的特征参数,而后由SVM（支撑向量机）分类器进行多分类识别。经仿真验证,该算法能够实现BPSK,QPSK,8PSK,8QAM,16QAM信号混合后的识别。在对比已有文献的基础上,严格证明了经过载波同步和定时同步后混叠信号处理等效为单信号的结论,简化了特征参数的选取,同时采用SVM优化了分类性能并简化了分类流程。     

基于信号合成的QAM联合载波相位跟踪算法

针对低信噪比下QAM信号的载波相位跟踪问题,提出一种基于信号合成的联合载波相位跟踪算法。该算法采用判决引导载波恢复环结构,在各路信号分别进行相位捕获后,进行最大比合成与联合相位跟踪。理论分析与仿真结果表明,该算法通过信号合成,有效提高信号质量,降低误码率;利用合成符号进行联合相位跟踪,大大降低了低信噪比下相位估计误差。该联合载波相位跟踪算法在解调符号端合成,复杂度低,易于实现。     

面向高阶调制的5G 宽带射频功放数字预失真技术

在第5 代无线通信系统(5G) 中, 射频(RF) 功放(PAs) 有着严重的非线性失真和强记忆效应, 尤其是对于采用复杂的高阶调制系统, 如16QAM、64QAM 等。为了研究和提高宽带RF PAs 的线性化能力, 提出基于先进设计 系统(advanced design system, ADS) 设计的宽带RF PAs, 工作的中心频率为3.55 GHz, 采用记忆多项式(MP) 模型构建数字预失真器, 模型的归一化均方误差(NMSE) 指标可达??33:28 dB。最后, 采用带宽为100 MHz 的16QAM 或64QAM 高阶调制的5G 新空口(new radio, NR) 信号, 信号最大幅度值为9.899 dB, 对中心频率为3.55 GHz 的RF PAs 进行预失真仿真验证。仿真结果表明, 在16QAM 调制方式下, 邻信道功率比(ACPR) 可分别改善20.13 dB 和 20.05 dB; 在64QAM 调制方式下, ACPR 可分别改善18.35 dB 和19.08 dB。实验测试结果表明, 在16QAM 调制方式下, ACPR 分别改善15.81 dB 和16.40 dB; 在64QAM 调制方式下, ACPR 分别改善15.44 dB 和15.82 dB。说明基 于MP 的数字预失真器对基于ADS 的RF PAs 的非线性具有明显的抑制作用。因此基于MP 模型的数字预失真器可用于所提RF PAs 的线性化, 且采用16QAM 调制方式比基于64QAM 调制方式的预失真能力更强。     

一种适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法

目前，盲均衡是水声通信领域中的热点问题。针对多径衰落水声信道的均衡问题，提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法，该算法可校正水声信道引入的载波相位旋转。在收敛阶段采用该算法，之后根据某一切换准则，切换到判决导引算法，可有效减小超指数迭代算法对高阶正交幅度调制信号的剩余均方误差。仿真结果表明，该算法有效纠正了载波相位旋转，并获得了较快的收敛速度和较小的稳态误差，提高了水声通信的质量，因而具有良好的工程应用价值。     

基于神经网络实现多种数字信号调制方式的自动识别

A．K．Nandi与E．E．Azzouz提出基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行，适合在线分析的优点．本文在该方法的基础上，针对该方法的数字信号调制样式识别进行深入仿真实现，并提出了基于该方法利用正交最小二乘法(OLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式自动识别的方法，最后对计算进行了改进，提高了该方法的识别能力，对SNR为8～20dB的信号识别得到了较好的结果．本文识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM七种信号．     

基于小波自相关的数字调制样式识别

提出一种小波变换与自相关结合的数字调制信号识别方法，先采用Haar小波对QAM、PSK和FSK信号分别进行离散小波变换，然后针对3种信号小波变换结果的特性分别求出它们的自相关函数，选取合适的门限对3种信号加以识别．该方法计算量少，信号功率对识别性能影响小，计算机仿真结果表明其快捷、有效。     

高阶QAM信号多普勒参数联合估计算法

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于高阶循环累积量和相位差分的多普勒频率和变化率联合估计算法。无需定时同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频率处的循环频率来估计多普勒频率,并利用基于数据辅助的相位差分方法计算变化率。详尽的Monte Carlo仿真分析了不同信噪比、数据量的多普勒参数估计性能,结果表明,算法能有效实现高斯白噪声信道下QAM多普勒参数的联合估计。     

一种改进的多模高性能盲均衡算法

提出一种多模高性能盲均衡改进算法。该算法采用多模切换和变换步长的方法,具有较快的收敛速度和收敛后较小的剩余码间干扰。计算机仿真表明,此算法不受随机信号随机性的影响,特别是对16QAM信号,收敛速度较快,且收敛后的抖动几乎为零。