基于累量的OFDM信号调制识别

提出了一种快变瑞利衰落信道下的OFDM信号与单载波信号的类间调制识别新算法。接收到的射频信号经模数变换后,不需要下变频,直接进行处理。利用数字信号的2阶和4阶累量的组合作为分类特征信息,方法简单易行,不需要任何信号和信道噪声的先验知识。仿真结果表明,新算法具有良好的识别性能,在SNR不小于7 dB时能达到90%以上的正确识别率。     

基于累积量和循环平稳参量的OFDM信号盲检测

为解决正确检测和识别OFDM信号的问题,提出一种新的OFDM盲检测方案.该方案在缺乏先验知识的条件下,充分利用OFDM时域包络渐近高斯性分布的特点,对已有基于累积量的识别特征参量提取进行改进,有效的抑制了瑞利衰落及高斯噪声对接收端信号调制模式识别性能的影响.在此基础上,为改善现有累积量算法无法区分OFDM与高斯信号的不足,应用二阶循环平稳性分析分选OFDM及高斯信号,构成OFDM信号检测的总体方案.仿真实验评估了该方案的有效性:验证该方案可在瑞利衰落信道下正确识别OFDM调制模式并在多径信道及较低信噪比下分选出OFDM信号.     

一种短波信道中数字信号调制方式识别算法

短波天波信道存在多径效应及冲击和高斯噪声.针对短波信道特点,提出先利用零记忆非线性系统抑制冲击噪声,后分段盲均衡,基于最大后验概率识别的分类方法.零记忆非线性系统可抑制冲击噪声,而让信号无失真通过.分段均衡减弱信道时变和参数估计误差对均衡器影响.由于冲击噪声的瞬时性和信道时变性,使每段信号均衡效果并不一样,采用最大后验概率的方法选用均衡效果最好的一段信号识别.仿真表明,在典型短波信道且含有冲击噪声情况下,信噪比10 dB时,平均识别概率大于90%,该算法适合在实际中应用.     

瑞利衰落信道下MPSK信号调制方式识别

调制识别是非协作通信系统接收机设计中的重要研究课题。在实际环境中,噪声和信道衰落是影响信号调制方式识别的重要因素。针对瑞利衰落信道上MPSK较难识别的情况,提了基于似然比的识别算法,并根据最大似然准则对瑞利信道的参数进行了估计完成对2种调制信号的识别。仿真结果表明:在存在高斯白噪声的瑞利衰落信道的环境下,以BPSK和QPSK为例,正确识别率达到90%。     

一种适用于低信噪比的数字调制方式识别方法

针对低信噪比平坦衰落信道,本文提出了一种有效的数字调制方式自动识别的方法,该方法主要采用的技术包括噪声功率估计、构造高维特征矢量、使用基于人工神经网络的分类器.噪声估计有效地抑制了噪声影响,高维特征矢量的应用提高了不同调制信号的区分度,基于人工神经网络的分类器可以实现对高维特征空间较复杂的划分.仿真结果表明该方法显著地提高了低信噪比条件下数字调制方式的正确识别概率.     

一种改进的基于支持向量机的OFDM识别算法

针对OFDM信号与单载波信号调制识别,提出了一种基于高阶累积量特征的改进方法.通过分析复信号幅值的归一化四阶累积量特性,以及信号的瞬时频率和功率谱特征,改进和提出新的特征参数,采用支持向量机分类器,实现了AWGN信道下包括OFDM在内的9种信号的制式自动识别.该方法具有特征参数易于提取、抗噪性好、识别准确率高的优点.利用MATLAB仿真证明在信噪比不小于7dB的情况下,OFDM信号的识别准确率达99%.     

基于高阶累积量的正交空时分组码盲识别

针对多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)系统中的空时码盲识别问题,提出一种基于高阶累积量的正交空时分组码(Orthogonal Space-Time Block Code,OSTBC)盲识别方法.推导给出了接收信号的两种高阶累积量公式,该高阶累积量包含发射信号信息,由此提出识别OSTBC信号的两个特征参数;利用MIMO信道估计得到空间信道矩阵,并提出了两种特征参数的估计方法;最后,利用最小距离准则实现对OSTBC信号的分类识别.仿真结果表明:所提出方法的正确识别率高于已有的识别方法,具有良好的识别性能.     

调制与解调技术、调制解调器、时分复接

0632558基于高阶累量与神经网络覆盖算法的数字调制识别[刊,中]／张金涛／／电子信息对抗技术．-2006,21 (5)．-15-18(G)提出了一种把归一化四阶累量作为分类特征参数．应用神经网络覆盖法进行分类的调制识别算法。对MFSK信号的三种归一化四阶累量进行了理论推导．对几种不同调制方式的数字通信信号的三种特征参数随信噪比的变化进行了仿真,证明了高阶累量不受高斯噪声影响的理论结果。最后应用神经网络覆盖算法进行分类识别,得到了比较好的识别结果。参6 0632559用多幅值CPM减小OFDM信号的PAPR[刊,中]／张航／／中国集成电路．-2006,15(10)．-36-38(C)正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制(MCM)技术,其具有良好的抗多径衰落的能力和非常高的信道利用率。但是OFDM有一个固有缺点就是存在较高的峰平功率比(PAPR),本文提出将多幅值的连续相位调制信号与部分响应序列相结合的方法来减少OFDM信号的PAPR。参5     

基于高阶累积量的MPSK信号的类内识别

对基于高阶累积量的MPSK调制分类算法进行了研究和分析。在未知载波频率的情况下,通过恒模和延迟复共轭相乘对信号进行预处理,再利用四阶累积量构造了信号的特征识别向量。对预处理使得分类特征对MPSK信号星座图的平移、尺度和相位旋转具有不变性进行了详细的理论证明。重点针对短波信道对该算法中高阶累积量作为分类特征的抗衰落性能进行了讨论分析。通过分析识别短时突发信号的测试数据及短波信道第二径对正确识别率的影响的仿真结果,表明算法具有良好的性能。     

基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子情报系统和电子支援系统的重要组成部分。文章提出一种基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别方法，通过对几种典型雷达辐射源信号复杂度特征提取和采用径向基概率神经网络分类器进行分类识别的实验结果表明，文章所提出的方法是有效的，能在较宽的信噪比范围内获得满意的识别率。