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。     

数字通信信号调制方式识别算法的改进研究

为克服数字通信信号调制方式识别算法识别类型少,步骤复杂,识别率低等问题,在已有识别算法的基础上,通过对信号特征参数的分析和提取,提出一种基于决策理论的数字通信信号调制样式识别的改进算法。该算法通过比较不同信噪比下特征参数的取值概率直方图,选择判决门限值。同时,应用最大似然法则,并采用了可变的判决门限值,以得到最佳判决门限。研究结果表明,在信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio）为10 dB时,算法的正确识别率达到96%以上,可识别包括噪声在内的7种信号,且信噪比为6～15 dB时,该算法的正确识别率不低于92%。     

基于支持向量机分类器的数据链信号调制方式识别

鉴于通信信号的调制方式识别技术在非合作通信中具有重要的地位,针对美军Link-11、Link-16、Link-22、CDL数据链信号的调制方式(MSK、BPSK、QPSK、OQPSK、π/4-DQPSK、8PSK),研究了各调制信号在航空信道条件下的平方谱、高阶累积量、四次方谱、码元速率等特征参数的提取.然后,运用支持向量机(SVM)分类器对六种数据链信号的调制方式进行了识别,并利用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机分类器参数进行优化.仿真结果表明,相比决策树分类器,SVM分类器在低信噪条降下提高了整体识别率;采用PSO算法则减少了SVM分类器参数选择的盲目性.     

模拟调制信号的神经网络识别方法

首先介绍从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取的三种特征参数，应用这三种参数采用人工神经网络对模拟调制信号进行了识别。在基于网络输出最小均方误差和最佳正确识别率的原则下，提出识别CW、AM、SSB、FM信号的隐含层的神经元个数为10个时较佳；得出输出层采用log-sigmoid函数为激励函数时，可以达到较佳的识别效果的结论。     

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。     

基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类，在保证足够识别率的前提下，减少训练时间方面取得了较好效果，仿真实验结果证明了此方法的有效性。     

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。     

调幅信号的一种数字化精确解调方法

目的 介绍一种在三参数正弦波拟合算法原理的基础上发展的绝对收敛的四参数最小二乘正弦波拟合算法，给出了其收敛区间、绝对收敛判据以及实现过程。在此基础上计论实现正弦载波的调幅信号的数字化精确解调问题。方法 使用一个周期正弦波曲线模型的滑动拟合法。实现了幅度调制信号波形的精确解调。结果 在调制信号也是在正弦波的情况下，仿真评价了幅度解调效果。并给出了解调失真的计算方法和结果，同时，在一个实测调幅曲线波形上进行解调分析，获得非常明确的波形测量结果。结论 本方法是评价载波为正弦波的调幅信号的一种优良方法。准确度高，分辨力高，可用于调幅信号源及其解调设备的指标评价和检定测试。     

调幅信号的一种数字化精确解调方法

目的　介绍一种在三参数正弦波拟合算法原理的基础上发展的绝对收敛的四参数最小二乘正弦波拟合算法,给出了其收敛区间、绝对收敛判据以及实现过程.在此基础上讨论实现正弦载波的调幅信号的数字化精确解调问题.方法　使用一个周期正弦波曲线模型的滑动拟合法,实现了幅度调制信号波形的精确解调.结果　在调制信号也是正弦波的情况下,仿真评价了幅度解调效果,并给出了解调失真的计算方法和结果.同时,在一个实测调幅曲线波形上进行解调分析,获得了非常明确的波形测量结果.结论　本方法是评价载波为正弦波的调幅信号的一种优良方法,准确度高、分辨力高,可用于调幅信号源及其解调设备的指标评价和检定测试.     

基于调频调幅信号EMD分解去噪效果的仿真研究

在仿真基础上,对旋转机械调频调幅振动信号EMD分解去噪效果进行了分析,总结出了EMD分解的SD值大小对信号去噪效果的影响,提出了SD值过小虽然可以增加含噪信号迭代次数,最大程度去噪,但会破坏原信号的局限性。论证了采用适当SD值的EMD分解与滤波结合能有效地去噪并提取特征信号。     

一种智能型调幅度测量仪的设计

介绍了一种能自动调谐于收信频率和自动测量调幅度的以单片机为核心的智能调幅度测量仪的设计原理,并给出了硬件结构图和主要软件流程图。     

集群通信中64QAM调制器的设计

在集群通信系统中,为了利用语音信道进行数据传输,设计了一种以64QAM作为调制方式的调制器.讲述了64QAM的原理,给出了系统设计的方框图和软件编程的流程,对调制器中几个重要的功能模块进行详细说明,最后利用DSP芯片通过软件编程进行实现.     

基于多重判别分析和分形维的数字调制样式自动识别

将不同数字调制样式的通信信号采样重组成为二维数据阵列后,会呈现独特的纹理。根据分形型理论,不同纹理具有不同的多分形维,因此本文提出通过多重分形维区别不同调制样式的方法。首先用离散小波去噪的方法处理含噪声的采样信号,然后计算信号纹理的多重分形维,再将分形维特征向量通过多重判别分辨分析投影到Fisher超平面,最后用最大似然方法分类识别特征向量。用算法对四种数字调制样式的分析获得了正确的分类结果,证明将多重分形维用于识别数字调制样式是可行的。     

一种基于小波包分解提高数字幅相调制抗干忧性能的方法

本文基于小波包分解首次提出了一种提高数字幅相调制抗干忧性能的方法。这种方法的主要特点是能有效对抗带内强点频干扰。文章给出了具体实现框图，并对该方法的优缺点做了讨论。     

离散多音频调制技术的仿真研究

首先描述了离散多音频调制技术的基本原理和工作过程，其次在Matlab环境下构建了系统仿真模型和所要求的传输信道模型，并对离散多音频调制的初始化过程和动态速率分配进行了仿真试验，计算机仿真结果显示出该调制方式的高效传输性能来自在于其独特的动态比特分布。     

用高阶累积量实现数字调相信号的分级识别

针对BPSK,QPSK,OQPSK和8PSK信号的调制模式自动识别,传统的基于高阶累积量算法无法区分QPSK和OQPSK,因此提出了一种基于差分高阶累积量的识别算法。该算法首先用四阶累积量提取待识别信号和其差分序列的特征参数,然后用决策树分类法实现信号的分级识别。理论分析和计算机仿真结果表明该算法有较强的抗噪声和抗相位抖动能力,在信噪比〉3dB时识别率达95％以上,更适用于较低信噪比下信号的识别。     

基于谱分析的信号分类算法研究

本文通过对常用数字信号的频谱及高次方谱进行分析,通过信号频域区别提取一组有效特征对常用数字信号进行分类。这组特征提取简单,且无需任何先验知识。仿真结果表明,在信噪比不低于0dB的情况下,正确识别率达到95%以上。     

语音识别技术在楼宇自控系统中的应用

随着语音识别技术的发展,孤立词、小词汇量的语音识别系统在日常生活中得到广泛应用,本文提出了一种基于DSP的孤立词实时语音识别系统,并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据楼宇控制系统的特点,结合BACnet网络协议,把系统设计成BACnet设备的一个嵌入式子系统,从而把语音识别应用到楼宇控制系统中。结合了系统硬件速度快、算法高效的特点,实现了对楼字更加实时、方便的控制。     

双极集成电路版图识别与电路提取

双极集成电路版图识别和电路提取是“双极模拟集成电路计算机辅助剖析和验证系统”的核心部份。本文着重论述这一部份的数据结构、程序编制原理和关键技术。     

语言识别机器人控制系统设计

针对凌阳SPCE061A单片机在语音处理方面的优势,设计完成了一个基于SPCE061A的语音识别机器人控制系统。在经过训练后使机器人可根据训练人的命令完成一系列趣味动作。