硬限幅相位编码信号检测性能的改善

本文提出了一种新的恢复信号包络的算法。用这种算法能够克服通常算法所引起的硬限幅相位编码信号在某些初相时检测性能的下降。并且分析了四相连续相位编码(QCPC)信号的取样特性。证明了四相连续相位编码信号的取样损失此二相编码信号小。特别是当新算法和四相连续相位编码信号一起使用时,硬限幅相位编码信号能够取得更好的检测性能。     

部分模板匹配法识别相位编码信号

针对非合作相位编码信号识别问题,借助相关接收的思想,提出一类部分模板匹配方法,能够有效地改进传统方法的识别性能。仿真结果验证了部分模板匹配法识别相位编码信号的有效性。该方法能够用于对雷达相位编码信号或通信信号的编码识别。     

基于DBN 的频率与相位编码信号快速调制识别方法

为提升低信噪比条件下雷达/ 通信频率、相位编码信号调制识别性能,降低特征提取复杂度,提出了基于深度信念网络DBN(Deep Belief Network, DBN)以及快速特征提取的调制识别方法。结合快速傅里叶累加算法FAM(FFT Accumulation Method)算法,提出了将循环谱估计图像转化为有效可识别特征向量的提取算法;设计了用于编码信号调制识别的DBN 网络训练与识别框架。仿真结果表明,文中方法较传统方法具有更低的特征提取与预处理复杂度,提取的特征在几种典型编码调制模式信号中具有明显区分,DBN 训练识别框架对雷达/ 通信编码信号调制识别均具有可行性与有效性,在低信噪比条件下对无线电编码信号有更高的识别正确率。     

基于二维离散傅立叶变换的射频信号调制类型识别

针对已有算法应用的局限性．以线性调频．二相编码,频率编码和正弦等典型射频信号为例,提出了一种基于二维离散傅立叶变换的射频信号调制类型识别新算法,重点阐述了信号自相关变换过程和运算量分析．计算机仿真结果验证了本算法确实有效。     

一种快速的二相编码信号检测算法

相位编码信号雷达因为其抗干扰能力以及低截获概率特性而得到了广泛的应用。提出一种新的相位编码信号检测算法,实现了对相位编码信号的特征提取,根据频率构造正弦信号,利用相参检波实现二相编码信号的解码。该算法在信噪比为0 dB时仍然可以对编码信号进行准确的调制特征分析。     

对MPSK信号编码规律的识别

本文通过计算多相编码信号（MPSK）相邻码元间的误差能量的方法来确定相位突变值,从而达到对MPSK信号相位编码规律的识别。文中给出了具体方法和计算机模拟结果。     

二相编码雷达信号细微特征分析

在信息化战场上,二相编码信号是常用的脉压雷达信号,具有较强的似噪声性和良好的低截获概率特性。二相编码信号的调制特征对于信号的分选和识别也是很重要的参数。本文提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法,并通过仿真试验验证了此方法的有效性。     

基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的特征设计信号识别流程模型,从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号,分析了特征的适用范围和信号环境.仿真结果证明了该特征提取算法和识别方法的可行性.     

模拟退火算法及其在相位编码信号设计中的应用

模拟退火是一种优化组合多变量函数的有效算法，本文应用模拟退火算法进行相位编码信号设计，设计信号包括：二相码序列、二相码集和多相码序列，其中部份设计结果优于采用红典算法优化所得结果，这类相位编码信号可应用于雷达、通信等领域。     

雷达相位编码信号的脉内调制特征分析

以二相编码和四相编码信号为例,提出了在低信噪比条件下对雷达相位编码信号进行脉内调制特征提取的算法,计算机仿真、实验室和外场测试的结果证明本算法确实有效.     

A method of obtaining signal components and their power content ofa residual carrier signal

A novel algorithm for obtaining all signal components of a residual carrier signal with any number of channels is presented. The phase modulation type may be NRZ-L or split phase (Manchester). The algorithm also provides an easy way of obtaining the power contents of the signal components. Steps for recognizing the signal components that influence the carrier tracking loop and the data tracking loop at the receiver are given     

基于Att-BiLSTM的雷达信号调制方式识别

识别雷达信号的调制方式有助于分析雷达的工作模式和目的,为及时采取恰当的应对措施提供依据。长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)深度学习模型在基于特征的调制方式识别领域中有着广泛应用,但LSTM模型的时间性能会随着输入数据规模的增大而下降。针对以上问题,文中提出了一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）的雷达信号调制方式识别算法。该算法通过BiLSTM提取信号原始数据的特征,再使用注意力机制为学习到的特征分配相应权重,最后由分类器根据学习到的特征输出分类结果。使用Python框架构建基于注意力机制的BiLSTM网络模型,以雷达辐射源信号特征仿真数据作为网络的输入和训练基础,实现对辐射源的调制方式的识别。结果表明,该模型在识别雷达信号的调制方式方面具有良好的效果。     

一种数字信号调制方式识别方法

数字信号调制方式的识别是近年来迅速发展起来的一门新技术,它是信号分析领域的重要组成部分。调制识别技术具有很高的实用价值。在军用和民用方面都有重要应用,如通过调制识别技术查清相关信号的参数和性质。这里针对短波信道条件下的MPSK信号调制识别问题,研究了一种基于功率谱和谱相关为特征的调制方式的分类与识别方案。该方案中提取了以信号功率谱的各种特征为主要的特征参数,通过对BPSK、QPSK、8PSK几种常用的数字信号进行仿真识别表明,该方法简单便于工程实现,具有很好的实用性。     

利用决策树和神经网络对AWGN信道下的综合调制识别

针对现有数字调制中多种调制类型混合时的调制识别问题,结合目前对单一调制类型识别各种方法,提出一种综合分类器来完成AWGN环境中的通信信号调制识别。该方法综合使用决策树和RBF神经网络,利用神经网络可以同时对多个特征参数进行非线性优化组合,得到的超曲面能够对整个特征空间进行较精细的分割,从而提高调制识别的整体性能。识别时以决策树为主,以RBF神经网络为辅,其识别效果良好。结果表明,复杂类型调制识别通过合理选择信号特征和分类器,优化识别方法,在一定程度上可以达到相应的识别要求。     

正交频分复用信号子载波调制方式识别

正交频分复用（OFDM）技术广泛应用于军用和民用领域。在通信侦察、信息对抗以及无线频谱监控等应用中,通常不能事先获得通信方的调制方式信息,这就需要对接收信号进行分析识别,以提取调制方式。在研究OFDM信号分选识别的基础上,重点研究了基于聚类的子载波调制方式识别方法。     

衰落信道下基于支持向量机的调制识别方法

本文以四阶累积量为特征参数,采用支持向量机(SVM)将分类特征值映射到高维空间中,并构建最优分类超平面,实现对QPSK、16QAM、64QAM和OFDM四种信号的自动调制识别。分析了AWGN信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道对四阶累积量的影响,推导并给出了经过衰落信道后四阶累积量的表达式。基于支持向量机的调制识别方法解决了特征样本在低维空间的不可分问题,仿真结果表明,在SNR低于10dB时,该方法的性能明显优于决策树方法,信噪比大于等于0dB时,各种信号的调制识别率在90%以上。      

一种基于灰色定权聚类的决策层融合目标识别算法

决策层融合目标识别本质上是一个不确定性信息处理问题,该文基于灰色系统理论中的灰色定权聚类方法提出了一种新的决策层融合目标识别算法。该算法将一个M 类目标识别问题转化为M个两类目标识别问题,然后对每个两类识别问题采用灰色定权聚类的方法解决,其中白化权函数通过训练样本学习确定。利用该算法对3种分类器识别5类雷达目标的结果进行融合,实验结果表明该方法能有效提高目标识别性能。     

A UNIVERSAL ALGORITHM OF MODULATION AND DEMODULATION

A new universal algorithm of modulation and demodulation is presented to process most signals of digital phase-related modulation schemes such as M-DPSK, MSK and even some M-FSK with low modulation level. It can easily deal with modulation and demodulation of the signals with different modulation schemes and data rates by only setting a few input arguments of the versatile software modules. The computational complexity of the algorithm is far less than that of conventional methods. The average processing capacity of the algorithm is about 15 instructions per symbol when processing DQPSK signals. It can be applied to software radios.     

OFDM系统中自适应调制和功率分配方案

为了提高Ka频段正交频分复用(OFDM)系统的频谱效率,提出了一种子带自适应调制和功率分配算法。该算法在目标误比特率下首先通过等功率分配确定各子带的初始信噪比大小和调制方式,并根据子带信噪比和调制方式的关系,迭代运算出最优的有效子带个数、调制方案和功率分配的比例关系。仿真结果表明,该算法提高了系统中低信噪比下的频谱效率。     

一种修正最大似然调制分类算法

通过对观测样本进行非线形变换,对最大似然调制分类算法进行了修正,提出了一种最大似然数字调制分类算法。该算法有效消除了载波相位对最大似然算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。