一种联合特征参数的信号调制识别算法

针对信号调制类型识别的问题,提出一种新的基于分形盒维数和归一化峰度的信号调制类型识别算法.该算法具有计算复杂度低、抗噪性能强的优点.仿真实验结果表明该算法在高斯白噪声环境下信噪比大于-5 dB时,实验使用的几种信号的平均分类正确率超过97％,信噪比大于0 dB时,分类正确率均接近100％.     

一种基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法

本文利用CPM信号的循环平稳性,深入分析了M进制CPM信号循环谱密度函数与信号调制阶数之间的内在联系,并在此基础上提出了一种基于信号循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法.实现了任意调制指数和频率成形脉冲的CPM信号调制阶数盲识别,为CPM信号的盲解调奠定了基础.计算机仿真结果与分析表明,该算法具有较高的正确识别率,并且受高斯噪声影响较小,实现简单,有实用意义.     

基于分形和测试理论的信号调制识别

为提高信号调制识别的能力,提出了一种以最直接、最直观的信号波形的复杂度-分形维数为特征,并运用测试理论来组合多个在小信噪比范围内对通信信号调制类型有较高识别率的分类器,从而实现大信噪比范围内识别率明显改善的新方法,同时,应用该方法也可简化单个分类器的设计,提高分类识别效率。计算机模拟结果证实了此方法的有效性。     

基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法

为了有效估计多进制CPM信号的调制阶数,本文提出了一种基于循环平稳性和非线性变换的新方法。根据循环平稳的有关理论,通信信号的非线性变换频谱中存在体现信号各阶循环平稳性的离散谱线,谱线位置对应着信号载波频率与符号速率的线性组合,提取这些谱线可以完成信号一些基本参数的估计。本文在分析与推导多进制CPM信号一阶循环矩简化表达式的基础上,研究了与调制阶数有关的谱线特征,并给出了算法步骤。实验结果证实了理论分析的正确性,并且表明,较已有方法,本文算法无需知道符号周期,计算复杂度更低,受噪声影响小,在高斯白噪声条件下,对任意频率成型脉冲的单指数CPM信号都能实现调制阶数有效识别。      

一种CPM信号的符号速率估计算法

在非合作通信中,调制参数估计是信号盲解调的必要前提,符号速率就是其中的一个重要参数。对于连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)信号,符号速率的精确估计对于信号的盲识别、参数估计及盲解调等都具有重要的意义。针对符号速率估计中存在的问题,提出了一种基于瞬时频率的符号速率估计算法,通过相位差分求取信号的瞬时频率,对瞬时频率值进行快速傅里叶变换得到瞬时频率谱,并根据瞬时频率谱求出符号速率的估计值。仿真实验结果表明,该算法不需要较大的数据量,且识别速度快,具有很好的抗噪声性能。     

基于分形和测度理论的信号调制识别

为提高信号调制识别的能力 ,提出了一种以最直接、最直观的信号波形的复杂度 -分形维数为特征 ,并运用测度理论来组合多个在小信噪比范围内对通信信号调制类型有较高识别率的分类器 ,从而实现大信噪比范围内识别率明显改善的新方法 ,同时 ,应用该方法也可简化单个分类器的设计 ,提高分类识别效率。计算机模拟结果证实了此方法的有效性     

基于决策理论的信号调制识别改进算法

针对基于决策判决理论的传统算法对通信信号调制识别在低信噪比下正确识别率较低的问题,提出了一种基于多种特征参数判决的改进算法。利用高阶矩取代了利用零中心归一化瞬时幅值绝对值的标准偏差来区分ASK信号,对FSK信号采用功率谱谱峰数进行识别。仿真使用了包括模拟调制信号在内的多达11种不同类型的调制信号,仿真结果表明,在信噪比不低于8 dB下,该方法具有较高的正确识别率。     

低信噪比数字通信信号识别算法研究

基于高阶累积量可以抑制高斯噪声的特性以及分形盒维数对噪声不敏感的特性,对于现代通信中常用的BPSK、QPSK、OQPSK、MSK和GMSK五种信号,建立了信号模型。理论推导了信号的高阶累积量特征,分析了信号的分形盒维数特征,提出了一种有效的识别算法。仿真试验证实了算法的可行性。     

一种新颖的CPM信号接收技术

以8CPFSK为例对连续相位调制（CPM）信号的同步技术和解调技术进行研究，并提出一种新颖的解调和同步联合的接收方案。该方案利用了“多符号差分检测”和CPM信号特有的相位特性，反馈地修正同步误差。仿真结果表明使用该方案不但能简便准确地同步信号接收。而且能大幅度提高连续相位调制信号的误码性能。     

CPM信号的微积分解调算法分析

连续相位调制（Continuous Phase Modulation）是一类包络恒定且相位连续的调制方式,具有很高的带宽和功率利用率,优良的包络和相位特性使其适用于空间通信。在分析CPM信号的模型基础上,研究了基于微积分的代数运算方法来完成对CPM信号的解调,该方法几乎不需要任何的先验信息和参数信息就能实现信号的盲解调,目的能够降低接收机的复杂度,是一种优秀的CPM信号解调方式。     

基于记忆因子的连续相位调制信号最大似然调制识别

为解决有记忆非线性的连续相位调制(CPM)信号调制方式识别精度低的问题,该文提出一种基于记忆因子的CPM信号最大似然调制识别新方法。该方法定义具有时齐马尔科夫性的映射符号,通过计算其后验概率构造记忆因子,进一步结合CPM分解和EM算法,推导出时间可分离,信道参数可估计的CPM信号似然函数。该调制识别方法所需符号数目少,适用信噪比范围广,识别CPM信号种类多且精度高,对相位误差鲁棒性强。仿真结果证明,当符号数目为200,信噪比为0 dB,相位误差任意时,该方法对8种CPM信号的识别率可达95%以上。     

Continuous Phase Modulation of F-QPSK-B Signals

A continuous phase modulation (CPM) implementation alternative of a recently standardized class of Feher-patented quadrature phase-shift keying (F-QPSK-B) modulation is proposed. Based on the fact that the F-QPSK-B signal has a quasi-constant envelope and continuous phase characteristics, it is shown that it can indeed be generated by the CPM scheme. For example, an F-QPSK-B signal can be fully generated using an existing FM-based transmitter with a modulation index of 0.5. Furthermore, a premodulation filter and an alternating change monitor differential encoder for the continuous-phase-modulated F-QPSK-B signal to be fully compatible with the I/Q modulated F-QPSK-B signal are proposed, allowing direct symbol-by-symbol coherent detection without the use of any special decoding schemes inherent in all CPM schemes. It is shown that the power spectral density and eye diagram of the continuous-phase-modulated F-QPSK-B signal are practically the same as those of the I/Q modulated F-QPSK-B signal. By utilizing CPM characteristics, an optimum maximum-likelihood (ML) coherent receiver for the F-QPSK-B signal is proposed. It is shown that the bit-error-rate performances of the optimum ML coherent detection, symbol-by-symbol coherent detection, and noncoherent detection of the continuous-phase-modulated F-QPSK-B signal are almost the same as those of the I/Q modulated F-QPSK-B signal     

连续相位调制信号的单通道盲分离算法研究

频谱紧凑的恒包络数字调制技术是未来数字通信的发展方向之一,而对于这类调制信号的单通道盲分离研究目前还较为少见,有效地解决连续相位调制信号的单通道盲分离问题具有较大意义。本文基于最优贝叶斯估计准则,通过重要性函数来接近系统状态的真实后验概率分布,利用改进的粒子滤波算法将连续相位调制信号的单通道盲分离问题转变为码元序列和未知参数序贯估计问题,从而实现盲分离。该算法通过对接收信号的过采样以及数据的递归调用,利用了更多的接收波形信息,有效地抑制了噪声的影响,并能克服相位连续性给算法带来的码间串扰。仿真实验以应用广泛的GMSK调制信号为例。实验结果表明,该算法明显优于标准粒子滤波算法,具有较好的符号估计性能和参数收敛性能。      

MQAM信号调制方式盲识别

该文提出了一种MQAM信号调试方式的盲识别算法。算法首先通过信号频谱粗略估计信号载频和带宽,从而进行下变频和低通滤波。然后通过信号包络平方的频谱估算出波特率,结合符号定时完成信号的波特率采样。最终计算MQAM信号矢量图中最小环带的方差,完成调制方式的识别。该MQAM信号调制识别算法无需载频和波特率等先验信息,对载波残余不敏感,没有复杂的迭代过程,可以应用于实际信号的调制识别。仿真表明信噪比在16 dB,码元数目为2400时,对5种QAM信号的识别率达到99%以上,证明了其有效性。     

一种改进的MQAM信号调制方式识别算法

传统的多进制正交幅度调制信号调制方式的识别方法,是对信号的星座图进行减法聚类,通过得到的聚类中心个数确定调制阶数,从而完成识别。由于信号的数据长度及聚类半径对识别性能的影响很大,为降低一定数据长度下聚类半径对识别效果的影响,提出了结合减法聚类和最大似然估计理论的改进识别方法,并给出了识别流程。仿真结果表明,在一定条件下,改进算法对信噪比的要求低于传统方法约6dB。     

一种抗频偏的卫星幅相调制信号识别算法

该文针对卫星中的常用调制QPSK, 16QAM和新型调制16APSK, 32APSK,提出一种自适应构造幅度分布模板,并通过计算实际信号幅度分布向量与幅度分布模板间的匹配误差来进行调制识别的算法。该方法不需要知晓载噪比,不需要人为确定阈值,且对频偏误差的容忍能力强,适合实际工程应用。仿真表明,在载噪比为9 dB,符号个数为4000时,该算法对4种调制信号的识别率能达到98%以上,证明了其有效性。     

过采样CPM信号的频域均衡

提出了一种直接对过采样的连续相位调制(CPM)信号进行单载波频域均衡的算法,同时提出了一种在插入循环前缀后发送CPM信号的相位仍然连续的方法。仿真结果表明,该单载波频域均衡算法能有效地消除大时延信道冲击响应下的CPM接收信号中的码间串扰。与现有的基于匹配滤波、符号抽样的CPM信号的单载波频域均衡算法相比,其性能和复杂度相当,但是CPM接收机的前端更为简单。     

一种改进的数字信号自动调制识别算法

在非协作通信中,要对截获的信号进行解调以获取其信息,必须首先识别出信号的调制样式。在对六种数字信号的自动调制识别中,由于对瞬时相位求差分直接获得的瞬时频率存在很大的误差,使用了一种频率估计方法对其进行平滑处理;由于噪声对信号幅度的干扰很大,严重影响ASK2和ASK4的区分,对识别算法进行了改进。仿真实验证明,当信噪比为10dB时,对六种信号的平均正确识别率达到99.71%。     

基于Rimoldi分解的连续相位调制信号Turbo频域均衡算法

针对高阶部分响应连续相位调制(CPM)信号均衡中存在的复杂度高和性能较差等问题,该文从Rimoldi分解的角度出发,设计了一种新的适用于倾斜相位CPM信号的发射帧结构,并在此基础上结合单载波频域均衡(FDE)和Turbo均衡的思想,提出了一种适用于高阶CPM信号的Turbo频域均衡算法。该算法通过将信号均衡转化到频域进行处理,避免了时域均衡算法在计算均衡器系数时存在的大矩阵求逆问题,同时使用Turbo均衡的软信息迭代处理来改善系统的性能。理论分析和仿真结果表明,对于四阶部分响应CPM信号,在存在严重符号间干扰的多径衰落信道的条件下,该算法与现有的基于符号的频域均衡算法相比,在保持较低复杂度的同时,具有大约1.5 dB的性能增益。     

通信信号数字调制方式自动识别算法研究

自动调制识别是非协调通信系统接收机设计中的重要研究课题,该文针对工程中的应用提出了一种调制识别算法。与已有的算法相比,该算法结构简单,计算量小,适合实时计算,而且在低信噪比环境下有较高的识别准确度;同时考虑了符号成形对参数提取的影响,更能满足工程上的需要。