变换域通信系统在煤矿井下的应用研究

针对煤矿井下复杂的电磁环境以及现有矿用无线通信系统抗干扰能力差的问题,分析了变换域通信系统应用于煤矿井下的可行性,提出了矿井变换域通信系统发射机和接收机的设计方案,并模拟井下电磁环境对矿井变换域通信系统的功率谱、阈值比较后的功率谱、调制波形和误码率进行了仿真分析。分析结果表明,该系统具有较好的抗干扰和抗噪声特性及较低的误码率,可在复杂的电磁场环境中有效地通信。     

网络控制系统中通信信道受限对LQG最优控制性能影响

针对一类通信信道受限的多输入多输出网络控制系统(NCSs),研究有限通信系统资源对LOG最优控制性能的影响.对于任一时刻只允许部分传感器和执行器访问网络情况,引入输入、输出通信序列矩阵,建立系统模型;并给出保证系统能控能观的通信序列选取原则;由此设计LQG最优控制算法,定义通信信道不受限和受限情况下目标代价函数的比值为控制性能指标,来评估控制作用的运行效果;通过仿真实验分析了不同信道受限程度对LQG最优控制性能的影响.     

AWGN信道中BPSK误码率仿真分析

针对加性高斯白噪声使数据出现差错对数字通信系统中信号接受端带来的负面效应,对加性高斯白噪声对信道中误码率性能的影响展开研究.通过介绍BPSK的扩频调制解调原理及信号调制解调过程,给出AWGN信道中BPSK调制的理论BER性能;基于Simulink环境构建BPSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型,计算出BPSK调制解调的...     

加权分数傅里叶变换信号参数估计方法

加权分数傅里叶变换(WFRFT)信号具有抗截获和抗调制识别等优点,在未来混合载波通信领域得到了广泛的应用;目前的研究大多集中在混合载波的应用及特性分析上,而在WFRFT参数估计方面研究较少;为了解决非协作通信场景中参数未知的问题,提出了一种基于Shintaro_K特征量的WFRFT参数估计理论;首先通过理论推导得到,最小化接收信号的Shintaro_K值可以准确估计出参数,然后对抛物线搜索算法进行改进,来搜索Shintaro_K特征量的最小值点;仿真结果表明,该WFRFT参数估计理论有效可靠,且与已有的研究方法相比,该方法具有相似的参数估计准确度,但具有更少的搜索次数和计算复杂度。     

水声通信调制识别方法研究

随着陆海空一体化6G通信网络的不断发展,水声调制信号识别技术在民用和军用领域中均具有十分重要的意义与价值,以保障通信系统的信息安全。本文首先从现有的识别方法入手,对经典的水声通信调制识别方法进行了系统梳理;其次,设计了一种迁移学习策略的水声通信调制识别方法,并通过水声信道建模生成了4种典型水声通信信号的数据集（包括BPSK、QPSK、2FSK和4FSK）,采用小波方法获取信号时频特征,基于迁移学习理论设计AlexNet网络,以实现水声通信信号的调制方式识别。仿真实验结果表明,所提出方法在低信噪比下的识别率均能保持在85%以上,具有较好的识别性能。     

远距航空通信变换域通信系统设计

针对变换域通信系统（TDCS）在复杂电磁环境下面临的通信干扰问题,提出一种基于存储转发机制的远距航空通信TDCS模型。通过对电磁频谱环境进行分析,对收发双方各自的频谱感知情况作具体分类;进而根据一致条件下的TDCS通信模型建立基于存储转发模块的收发频谱不一致条件下的远距航空通信TDCS模型,并对具体通信流程方案进行设计,以有效改善系统性能。仿真结果表明：干扰模型的建立与频谱的设定较为合理,收发频谱一致条件下TDCS性能接近于理想误码率;频谱不一致条件下TDCS可有效降低误码率,在较集中的梳状谱干扰下,误码率平均降低约24.48%,而且随信噪比（SNR）的增加,性能改善越明显,相同误码率下性能提升约1 dB。     

双选信道下混合载波调制的均衡及优化

针对双选信道条件下基于加权分数阶傅里叶变换(Weighted-Type Fractional Fourier Transform,WFRFT)的混合载波调制(Hybrid Carrier Modulation,HCM)系统的干扰抑制问题,提出采用优化方法,使混合载波调制系统的性能达到最佳.首先在特定的双选信道下选择合适的均衡器及基带调制方式,然后通过对均衡接收后残余干扰及噪声的理论分析,建立优化模型,并采用遍历法,逐次扫描,寻找最佳的调制阶数,得到最优的系统性能.理论分析和仿真结果表明,在双选信道下,通过优化方法,得到了混合载波调制系统最佳的调制阶数(α),其最佳调制阶数系统的性能优于单/多载波调制系统.     

基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统

在无线传感器网络中,为了实现信息的隐蔽通信,提出了一种基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统。隐蔽通信系统的二进制消息序列调制联合正态分布噪声序列的相关系数。作为隐蔽通信系统信号的联合正态分布噪声,叠加到传统数字通信系统调制器的输出。在接收端,相关系数的估计值经过硬判决之后恢复出隐蔽系统的的二进制消息。所提出方案的关键问题,例如信道估计和符号同步,则由传统的数字通信系统解决。从理论上推导出了隐蔽通信系统的误码率。仿真结果表明,所提出的系统具有较低的误码率性能,且与理论值一致。     

水声通信保密同步技术研究与仿真验证

本文研究了典型密码同步技术，给出了水声通信密码同步设计，开展了水声通信仿真验证设计，区分典型深海、典型浅海、平稳信道、变化信道等场景有无加密模块进行对比仿真。由仿真结果可知，当密码同步采用8比特长度时，在深海和浅海条件下，有无加密模块对水声通信系统性能的影响区别不大。在平稳信道下，添加加密模块虽会提高系统误码率，但对系统性能影响较小。在变化信道下，加密模块对系统误码率的影响增大，直到误比特率低于10-2时才能达到与经典水声通信系统相近的误码率性能。研究结果对于开展水声加密技术研究与工程实现具有参考价值。     

基于双路径网络的矿井无线信号检测方法的研究

目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂。针对上述问题,提出一种基于双路径网络（DPN）的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机（DPNR）优化正交频分复用（OFDM）接收端的整体性能,解决常规接收机的误差累积问题。首先采用残差（Res）块的shortcut对浅层特征进行一次卷积,将经过一次卷积后的特征图与经过多次卷积后的特征图相加。然后将密集（Dense）块浅层重复利用,并进行Dense块的卷积计算,得到卷积计算后的特征图。最后将两者的特征图融合成新的特征图,在牺牲较少复杂度的情况下,提取更多的特征,从而提高检测性能。实验结果表明：(1)在OFDM系统中,DPNR的误码率比常规接收机低,在信噪比为13时,误码率为零;在信噪比大于7时,DPNR的误码率较矿井环境下的常规接收机降低1个数量级以上;在信噪比大于11时,DPNR的误码率较加性高斯白噪声下的常规接收机降低1个数量级以上。(2)在通信系统滤波器组多载波/偏置正交幅度调制中,DPNR的误码率较常规接收机的降低2个数量级以上,说明其具有较好的鲁棒性。(3...     

基于多端CNN的通信信号自动调制识别研究

为有效解决通信信号自动调制识别的调制类型识别率低和调制强度识别误差高的问题,研究了基于多端CNN的通信信号自动调制识别方法。根据不同类型调制方法的作用原理,设置通信信号调制识别标准。考虑通信信号的传输过程,构建通信信号模型,利用带通采样工具采集初始通信信号,通过小波消噪、归一化等步骤,完成初始信号的预处理。利用多端CNN算法构建通信信号识别器,提取幅值、相位、频率等通信信号特征参数,通过特征匹配得出信号调制类型与强度的识别结果,实现通信信号自动调制识别。通过与传统识别方法的对比得出结论：综合考虑有、无干扰两种类型的通信信号,优化设计识别方法的调制类型识别率提高了49.6%,调制强度识别误差降低了约0.0285。     

一种散射通信信噪比估计算法的仿真与实现

信噪比是通信系统中的一个重要的通信参数,一方面利用信噪比可衡量信道质量,另一方面在无线通信尤其是认知无线电领域多个参数需根据信噪比进行自适应调整。利用通信信号形式的频谱特点提出一种结合信号频谱的信噪比估计算法,首先对算法性能进行了计算机仿真,然后利用可编程器件对算法进行了硬件实现以及性能测试,测试表明该算法具有估计动态范围宽、测试精度高等特点,另外该算法与通信系统误码性能、信道类型无关,在恒参信道、变参信道中均具有良好的估计性能。     

电力机器人载波通信异常信号自动识别控制系统设计

为了提高电力机器人载波通信异常信号的检测识别能力,提出基于波束形成和滤波调制的电力机器人载波通信异常信号自动识别控制方法。构建电力机器人载波通信信号采集模型,采集电力机器人载波通信信号,并对信号进行预处理。建立电力机器人载波通信异常信号的滤波检测模型,采用空间反馈波束集成方法进行电力机器人载波通信信号的谱分解和脉冲展宽调制,提取通信异常信号特征,实现电力机器人载波通信异常信号自动识别和优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行电力机器人载波通信异常信号识别的准确概率较高,特征辨识能力较好。     

统一混沌系统同步控制及在保密通信中的应用

基于线性反馈同步的理论, 实现了统一混沌系统的线性反馈同步的控制, 并将该混沌同步方式应用于混沌参数调制的保密通信系统中。在系统的发送端利用发送的信息信号调制混沌系统的参数, 将信息信号隐藏在混沌信号中, 在系统的接收端利用混沌同步信号提取出相应的混沌系统参数, 进而恢复出所传输的信息信号。仿真结果表明其同步时间短, 在保密通信系统的接收端恢复出信息信号非常逼近发送的信息信号, 具有较强的保密性和实用性。     

电磁信号调制方式识别：现状、方法和展望

随着电磁环境日益复杂,智能通信技术逐步成为电磁领域研究热点。在此背景下,分析信号本质特征机理、实现复杂环境下电磁信号调制方式识别意义深远。围绕电子信息系统复杂电磁环境效应的基础性、前沿性需求,以电磁特征发展阶段为主线,介绍了电磁信号调制方式识别研究现状,阐述了传统及智能模式下电磁信号调制方式识别方法。最后,展望了这一领域未来的发展趋势。     

基于高阶累积量和DNN模型的井下信号识别方法

针对矿井复杂异构的无线环境,提出一种基于高阶累积量和DNN模型的井下信号识别方法,实现了井下BPSK,QPSK,8PSK,2FSK,4FSK,8FSK,32QAM,64QAM,OFDM等数字信号的自动调制识别。分析得到9种数字信号的高阶累积量理论值,并通过傅里叶变换提高信号辨识度;分析井下小尺度衰落信道对高阶累积量的影响,推导出经过井下衰落信道后信号的高阶累积量计算表达式,根据高阶累积量理论值构造特征参数并训练DNN模型,实现信号识别。仿真分析结果表明,该方法在矿井Nakagami-m衰落信道下有出色的调制识别性能,信噪比为-5 dB时平均正确识别率为89.2%以上,信噪比为5 dB以上时平均正确识别率为100%。该方法为在特殊复杂环境下的信号识别检测提供了新思路。     

基于MIMO技术的DCSK通信方案的性能分析

MIMO技术在不增加信号带宽和发射功率的情况下,通过在发送端和接收端分别使用多个发送天线和接收天线来抑制信道衰落和噪声。利用MIMO技术的优势,设计了一种基于差分混沌键控（DCSK）的MIMO-DCSK混沌通信方案。针对这一方案,通过进一步的数学推导,得到系统在高斯信道下的理论误码率公式,并在MATLAB环境中进行了仿真验证。理论分析和仿真结果表明：在相同的信噪比条件下,MIMO-DCSK混沌通信系统的误码率比传统DCSK通信系统要小得多。因此,MIMO-DCSK混沌通信方案能够有效改善混沌通信系统的误码性能。     

基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法

针对电子通信信号与恶意干扰信号严重重叠的现象,设计了基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法。在分析信道特征并划分噪声种类后明确噪声信号形式,然后利用小波域滤波算法合理设置分解层数,对信号做分解重构与降噪,再利用极限学习机建立神经网络学习模型。根据干扰信号模型与信道衰减程度提取干扰信号特征,并将特征样本输入到神经网络中,直到输出分离结果。仿真结果表明：该方法能够有效去除信道噪声、降低通信误码率、均衡信道负载。