基于高阶累积量的OFDM信号调制识别技术

为解决非合作通信系统中OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用技术）信号的调制识别问题,提出一种基于四阶累积量的OFDM信号调制识别新方法。该方法利用OFDM信号时域包络具有渐近高斯性的特点,对已有基于累积量的识别方法进行改进,通过计算截获信号的复中频信号模值的四阶累积量,提取OFDM信号与单载波信号的分类特征量,对OFDM调制信号进行识别。该算法与已有的基于累积量的识别方法相比,计算量大大减小,且具有较好的识别效果。仿真实验表明SNR高于-2dB时,正确识别率大于99%,证明了该算法的有效性。     

GLSFBC-OFDM信号调制识别算法

提出了频率选择性衰落信道条件下区分GLSFBC结构的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM)的调制识别算法。该算法基于接收信号的高阶累积量,只需直接对接收的中频信号进行识别处理,不需要发射信号和信道的先验知识。仿真结果表明,在SNR高于7 dB时识别率可以达到90%。     

利用高阶累积量实现OFDM信号的调制识别

针对OFDM系统中信号的调制方式，提出一种基于高阶累积量的算法。该算法可以有效地抑制高斯噪声，实现OFDM信号调制方式的识别。文章给出了理论分析和计算机仿真。结果说明算法的性能稳定，复杂度低，具有较高的识别率。     

基于高阶累积量的调制识别技术的研究

信息化背景下,计算机、信息技术在社会各领域得到了广泛应用,其中信号调制识别作为截获信号处理的一项基础性技术,能够突破复杂环境、噪声的干扰,确定出信号调制方式及参数,从而提高信号处理有效性,确保信息传输准确性。面对愈发复杂的空间环境,积极引入调制识别技术,不仅能够提高信号处理有效性,且能够增强反应效率。文章从高阶累积量及调制识别技术入手,从MPSK、MASK及MQAM三个角度对调制识别技术进行分析,进行计算机仿真试验,以此来证实分类算法具有有效性,从而为我国通信领域发展提供更多技术支持。     

利用高阶累积量实现数字调制信号的识别

文中提出一种基于高阶累积量识别多种数字调制信号的算法。首先推导计算各信号的八阶累积量,从二、八阶累积量中提取一个特征参数,实现以更少参数识别更多信号的目的;然后,为提高MFSK的识别率,从微分后MFSK信号的四、六阶累积量中提取一个特征参数完成识别。仿真结果显示,通过利用这两个参数可以实现2 ASK/BPSK、4 ASK、8 ASK、QPSK、8 PSK、2 FSK、4 FSK、8 FSK、16 QAM、64 QAM等多种数字调制信号的识别。     

V-BLAST OFDM信号调制识别算法

提出了基于高阶累积量的V-BLAST OFDM信号识别算法,用以区分频率选择性衰落信道条件下V-BLAST结构的多载波信号(0FDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM).该算法不需要预先知道信号的载波频率、波特率以及信道的先验信息,直接在中频对信号进行识别处理.仿真结果表明该算法具有良好的识别性能.     

常规调制信号与扩频信号的调制识别算法

由于直扩信号（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）通常淹没在噪声中,为了有效地识别直扩信号、跳频信号（Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS）和常规调制信号,提出基于瞬时特征和高阶累积量的识别算法。首先推导证明了FM、MFSK、MPSK、DSSS、FHSS信号的归一化四阶累积量切片 是相同的,并推导得到AM和MQAM的 通用公式。然后,利用归一化四阶累积量切片 特征参数检测噪声中通信信号,利用占用带宽特征参数将信号分为扩频信号和常规调制通信信号两类;最后利用瞬时特征参数和高阶累积量特征参数,分别识别扩频信号和5种常规调制通信信号。仿真结果表明,当信噪比高于1dB时,该算法对上述7种信号的正确识别率可达到100%。      

低信噪比下数数字调制信号的自动识别

提出了一种基于谱特征和高阶累积量的数字通信信号自动调制识别新方法。该方案从接收信号中提取一组稳健性强的特征参数,具有计算简单,无需先验信息,同时具有较好的噪声抑制等特点,能在低信噪比情况下快速有效的进行调制信号的自动识别。仿真结果表明,在信噪比SNR大于3dB时总体识别率在96%以上。该方案具有实用性和可行性。     

基于高阶累积量和信号平方谱特征的复合调制信号盲识别

针对符合CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems,国际空间数据系统咨询委员会)标准的多种复合调制体制测控信号,本文在建立8类典型调制信号数学模型的基础上,分析了信号的频域和统计域特征,并基于高阶累积量和信号平方谱提取了4个特征参数.根据所提的特征参数,针对复...     

基于高阶累积量实现数字调相信号调制识别

给出了基于高阶累积量进行多进制数字相位调制(MPSK)信号调制识别的特征值构造方法,对该特征值抑制多径干扰能力进行了理论分析,证明累积量阶数越高抑制多径干扰的性能越好。推导出基于6阶累积量进行MPSK信号调制识别的特征值公式,并给出具体分类方法,对4阶和6阶累积量调制识别性能进行了分析比较。计算机仿真试验证明:多径信道时,6阶累积量分类特征值优于4阶;当符号信噪比低于0 dB时,4阶累积量分类特征值优于6阶。     

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。     

卫星数字调制混合信号的自动识别

针对卫星数字混合信号的特征,提出了在载波速率和符号速率初判基础上的自动识别方案.该方案利用数字混合信号与常用数字调制信号在信号频谱以及星座点的差异提取特征参数进行自动识别.仿真结果表明,该方案具备实用性和可行性.     

一种新型的数字调制信号的识别

为解决信号调制方式在低信噪比情况下识别率低的问题,提出了TFC-KNN（Time-frequency analysis and higher-order cumulants-K nearest neighbor）算法。该算法在信号时频分析的基础上引入了高阶累积量,采用K-NN近邻算法对信号进行分类。算法中所采用的信号特征参数能有效地抑制加性高斯噪声。仿真结果表明,在信噪比不小于5 dB的情况下,该算法对不同的调制信号的识别率在96％以上。     

数字调制信号的自动识别

由于多调制的存在,对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式,因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一.文中研究了8种常用数字调制信号识别的特征参数集,并采用决策树判别方法进行分类识别.仿真结果表明,在SNR≥10dB时,识别正确率在99%以上.其特点是,算法简单,识别正确率高,达到了自动分类识别的目的,并有利于实现识别的实时化.     

通信信号调制模式的自动识别技术及发展前景

概述了通信信号调制识别的研究内容、识别算法和发展前景,并对以后的发展提出了自己的建议。     

基于高阶累量的数字调制方式识别

数字通信调制方式识别一直是信号截获处理方面的热点课题,是信号筛选和解调的基础,在通信对抗中意义重大。本文提出了以接收信号的四、六阶累量为特征来识别数字调制信号,文中进行了理论推导,并做了仿真验证该方法的可行性,实现了对2A SK/2PSK、4A SK、8A SK、4PSK、8PSK、16SQAM等数字调制类型识别。     

基于累积量和SVM的数字调制识别

文中提出了一种基于高阶累积量和支持向量机的数字调制信号识别新算法,即从信号的四阶和六阶累积量中提取的参数作为分类特征向量,利用基于二叉树的支持向量机作为分类器的方法实现了2ASK、4ASK、8ASK、4PSK、8PSK等五种数字调制信号的识别。仿真结果表明,在信噪比为10dB情况下,该算法的正确识别率达到了95.83%以上。     

基于谱线特征的MPSK调制识别

通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景。针对5种经过均方根升余弦脉冲成形的数字相位调制信号,提出了一种实现调制方式自动识别的方法。该方法利用不同调制方式的数字信号做非线性变化后往往具有不同谱线特征的特点,得到了两个新的识别特征参数,为瞬时特征相似的数字相位调制信号的识别提供了新的手段。仿真结果表明,两个新特征参数是非常有效的,在信噪比大于8dB时,该方法的整体识别率不低于95%。