Link-16数据链信号模拟

分析了Link-16数据链信号的特点,描述了数据链的时隙结构、信号时序以及跳频、跳时、信息编码、扩频等实现过程,结合工程实际阐述了信号的产生方法,模拟产生了数据链终端发送的射频信号。     

基于FPGA的16倍采样MSK调制设计与实现

随着对通信与信号处理算法的研究,合适有效的调制算法能够保证发射信号的质量,进一步提高通信系统的工作性能和指标。介绍了MSK调制原理,设计了一种16倍采样最小频移键控(MSK)调制的方法,并在Xilinx的现场可编程门阵列(FPGA)上实现了该设计,利用Vivado Simulation仿真了调制过程,通过大量测试以及与Matlab计算结果作对比,验证了该设计和实现的正确性,为通信信号的有效传输提供了保证。     

中频数字接收机的MSK调制解调仿真

软件无线电接收机要求解调模式灵活可变,并可通过设置参数来改变解调模式。根据自然基金项目要求,从多种经典调制方式中一种重要调制方式：最小频移键控（MSK）的基本模型入手,介绍了一种利用Simulink软件实现MSK仿真的方法,并根据最佳状态接收机的原理设计了一种最佳状态接收机模块,通过改变系统的参数,对结果进行了分析,验证了MSK调制解调的性能。     

采用MSK调制的物理层网络编码信号检测

针对双向中继信道,提出一种采用最小频移键控（MSK）调制的物理层网络编码（PNC）方案,即MSK-PNC。与采用BPSK、QPSK等线性调制技术的物理层网络编码方案相比,MSK-PNC具有更高的频谱效率和功率效率。本文对MSK-PNC方案中的物理层网络编码信号检测进行研究,提出了两种检测方法。第1种方法采用正交解调映射,第2种方法采用最大似然序列检测。分析和仿真结果表明,正交解调映射方案使得MSK-PNC误比特率性能等于QPSK-PNC,最大似然序列检测算法在实现复杂度上相对较高,但是其误比特率性能更优,并且同样适用于检测采用CPFSK调制方式的物理层网络编码信号。      

通用通信信号发生器中的MSK设计

通用通信信号发生器是通信系统设计、仿真和电磁环境模拟的重要要素.借鏊"软件无线电"的设计思想,将硬件设计与电路软件编程相结合.给出了MSK调制设计方案.其中,硬件设计电路产生的最小频移键控MSK信号是后续GMSK等信号产生的基础.介绍基于正交调制的MSK调制信号设计,并利用SystemView软件进行仿真,从而为通用通信信号发生器的设计提供借鉴.     

通用通信信号发生器中的MSK设计

通用通信信号发生器是通信系统设计、仿真和电磁环境模拟的重要要素。借鉴“软件无线电”的设计思想。将硬件设计与电路软件编程相结合,给出了MSK调制设计方案。其中,硬件设计电路产生的最小频移键控MSK信号是后续GMSK等信号产生的基础。介绍基于正交调制的MSK调制信号设计,并利用System View软件进行仿真,从而为通用通信信号发生器的设计提供借鉴。     

基于复杂度特征的调制信号识别

调制信号的调制规律能够直接在信号波形上得到反映，本文使用复杂度来定量描述信号的这种有效、简便的波形变化特征，它包括Lempel-Ziv复杂度和分形维数。在Lempel-Ziv复杂度的提取中，本文提出了一种有效的序列重构方法，以此来提高特征的类内集群程度和类间分离程度。在此基础上针对7种调制类型设计了分层结构的组合分类器，从而获得较为满意的识别。计算机仿真实验也证实了本文方法的有效性。     

基于DDS和FPGA的DS\MSK信号发生器

介绍了MSK数字调制方式的原理和DDS芯片AD9854的结构特点,提出用DDS和AD9854来实现MSK调制,详细介绍了FPGA功能模块的软件编程。     

模拟调制信号的神经网络识别方法

本文提出模拟调制信号的人工神经网络识别方法，从信息幅度、相位、频率及功率谱等特 提取四种特征参数，用于训练神经网络对模拟调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。该算法的识别性能明显高于目前广泛采用的各种方法，实验表明信噪比为８ｄＢ时，对各类模拟调制信号的正确识别率在９６％以上。算法能识别的调制类型多，包括ＡＭ、ＤＳＢ、ＵＳＢ、ＬＳＢ、ＶＳＢ、ＦＭ、ＦＭ－ＡＭ等多     

无线电信号的调制识别研究

无线电通信技术的不断发展,使得通信环境日渐复杂多变。通信信号可以采用多种多样十分复杂的调制方式,而怎样有效快捷地监控和识别这些通信信号就显得至关重要,而通信信号调制识别的基本任务是在有多信号的环境和有噪声的干扰之下将接收信号的调制方式和其他信号参数确定出来,从而进一步对信号进行更深程度地分析和处理。     

Link-16数据链抗多径衰落性能分析

在建立 Link-16 接收机模型的基础上,分析了多径衰落对伪码序列自相关性的影响,推导了存在多径衰落时的误码率公式,最后通过仿真,研究了不同多径衰落程度下,接收机的误码性能.研究表明,Link-16 数据链综合采用直接序列扩频(DS/SS)和跳频(FH/SS)技术,具有良好的抗多径干扰能力.     

小波包转换域PSK信号的模式识别

提出并采用信号的连续小波包分解的方法对BPSK、QPSK、8PSK数字调制信号进行模式识别。首先,根据3种调制信号的特点设置目标信号模板,然后将其分解到小波包子域形成子域模板并预先存储。执行识别任务时,将实际信号进行小波包分解,并在各小波包子域和子域模板作匹配相关,根据相关运算的结果完成识别。由于小波包分解的频带划分比小波分解的频带划分精细,所以识别的正确率更高。文中采用Monte Carlo法产生信号,采用Matlab进行仿真。仿真结果表明,采用小波包分解的识别正确率更高,尤其是在低信噪比环境下,该方法也能实现调制信号的精确识别。     

一种低信噪比下有效的数字信号调制识别方法

提出一种利用信号包络特征同分形维特征相结合的调制识别方法。利用奇异值分解降噪原理可以有效地对信号进行噪声抑制。仿真结果表明,在0 dB信噪比环境下,方法的正确识别率能够达到90%以上。     

Link-16数据链及其干扰方法探索

在分析Link-16数据链的系统组成、工作原理、信息格式和技术性能指标的基础上,针对Link-16的扩频、跳频、冗余编码等抗干扰手段,探讨了对其侦察、识别、解调和干扰等对抗方法,最后给出了干扰的方法。     

基于ResNet_NSCS的通信信号调制识别

针对通信信号调制识别的特征提取问题,为进一步提高识别准确率,提出了一种基于嵌套式跳跃连接结构的残差网络(ResNet of Nested Shortcut Connection Structure,ResNet_NSCS)调制识别算法。该算法在残差神经网络(Residual Neural Network,ResNet)基础上,通过借鉴ResNet多通路选择思路,引入嵌套式恒等跳跃连接结构,利用提取的特征实现不同调制方式的分类。仿真结果表明,面向RadioML2016.10a数据集,较卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法和卷积神经网络_长短时记忆网络(Convolutional Neural Network_Long Short Term Memory Network,CNN_LSTM)算法,以增加网络复杂度为代价,ResNet_NSCS算法收敛速度快,识别准确率高。     

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。     

基于多特征参数的雷达信号调制方式识别方法

提出一种以盒维数、信息维数、相像系数为分类特征识别雷达信号调制方式的方法。这些特征包含了信号的幅度、频率、相位、整体走势(或者轮廓)、波形复杂度和不规则度的细节信息,集中体现了不同调制方式的差异。同时,利用特征自身的类内距离小、类间距离大的特点先聚类分离部分调制方式,最后通过基于粗集的支持向量机分类器进一步分类识别。通过4种典型雷达辐射源信号的特征提取与分类识别的仿真试验,表明基于本方法的调制信号识别正确率高,具有一定的工程应用价值。     

一种改进的脉内调制信号识别方法

针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出一种有效的自动识别方法。基于时频原子分解提取雷达脉内调制特征,提出了一种融合差分进化与遗传算法优点的混合进化算法,进行最优原子搜索,从最优原子中提取出三种特征值并运用概率神经网络进行分类识别。仿真表明,该方法较差分进化算法有更高的搜索效率和更低的时间复杂度。在信噪比不低于-2dB时,该算法有90%的正确识别率。