一种带有二次调制信号的调制识别算法与仿真

针对卫星测控链路中的一种带有二次调制信号,研究了该信号调制识别的算法.从信号的数学描述、频谱分析人手.讨论了不同调制指数下二次调制信号的特点,确定了基于谱分析的调制识别方法.算法先对外调制进行识别,进而采用CZT与FFT联合算法进行信号频率进行估计,然后对信号进行解调,得到内调制信号.对于两路内调制信号的识别,算法采用滑动窗的思想及离散化的方法进行处理,平滑凸现信号后再进行分路,最后对各路内调制信号进行识别.计算机仿真及实际应用证明了该算法在较低的信噪比条件下具有良好的工作性能.方案可以适用于多路内调制信号的情况.     

一种基于差分星座图的调制体制识别算法

针对π/4QPSK和8PSK信号调制体制识别,提出了一种基于相位差分信号星座图的调制体制识别算法.算法利用两种相位差分信号的星座图点数作为识别特征.对单级减法聚类算法不能很好地适应多种调制方式识别的问题,采用一种改进的多级聚类算法得到星座图点数,并通过计算机仿真获得了最佳聚类参数.仿真结果表明,改进后的算法在200个码元下的识别性能至少提高1dB,低信噪比下的性能得到了很大改善.12dB以上时,π/4QPSK和8SK信号的正确识别率达到了100%.     

基于高阶累积量和SVM的OFDM调制制式识别

针对Rayleigh衰落信道条件下OFDM信号与单载波信号调制识别问题,提出一种基于高阶累积量和支撑矢量机的信号识别算法.在接收端计算接收信号的高阶累积量作为提取的特征值,构造分类特征向量,支撑矢量机分类器将分类特征向量非线性地映射到高维特征空间中,并建立一个最优超平面来实现信号调制方式的分类.该方法不需要信号的载波频率、波特率等先验信息,直接在中频对信号进行处理.仿真结果表明,该算法对Rayleigh衰落和高斯噪声均不敏感,对信噪比的变化有很强的适应能力.且该算法识别概率高,性能稳定,复杂度低,适合实时处理.     

基于高阶累积量的多音并行调制信号检测研究

针对多音并行信号的调制识别问题,提出了一种基于四阶累积量的识别方法,用以识别特定通信协议下子载波调制样式为MPSK的多载波调制信号.该方法利用带通MPSK信号的累计量特征,在不考虑相位影响的情况下提出了该多音并行信号近似模型并通过理论计算和仿真验证此模型的正确性.然后利用此模型通过计算仿真找到子载波数与累计量参数的对应关系.根据这种对应关系提出识别算法并进行识别仿真,仿真结果表明在低信噪比(-5dB)下有很好的识别效果.     

频率选择性衰落信道下的STBC调制识别技术

针对频率选择性衰落信道下空时分组码(Space Time Block Codes,STBC)信号的调制识别问题,改进了一种基于四阶时延矩的调制识别算法.研究的调制方式主要包括BPSK,QPSK,8PSK和16QAM四种典型调制星座,在单接收天线条件下,首先对STBC信号及频率选择性衰落信道进行建模,计算接收端STBC信号四阶时延矩的理论值;然后采用阈值检测方法,将四阶时延矩的估计值同理论值的阈值区间对比,从而自动判别出信号的调制方式.推导和仿真结果表明,上述算法不需要噪声、空时分组码类型等先验信息,在较低信噪比条件下,对四种调制方式也具有良好的识别性能,且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好,计算量较低,具有较高的实用价值.     

基于多节点信息融合和协作的信号调制方式识别

针对单节点在低信噪比环境下调制识别率低的难题,提出了基于一种多节点信息融合和协作的信号调制方式识别方法。首先设计多个传感器节点协作方案,并提取每节点特征,然后中心节点将各节点特征进行融合,最后采用最小二乘支持向量机建立信号调制分类器。仿真结果表明,相比于其他信号调制识别方法,该方法提高了信号调制识别精度,对信噪比环境具有更好的自适应性。     

基于KBANN的调制识别仿真研究

BP网络广泛应用于多信号调制样式识别,但普通BP网络存在隐层数目难以确定、收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺点.为了克服上述缺点,仿真研究了一种基于知识人工神经网络(KBANN)的信号调制样式识别算法.首先将C4.5算法引入信号特征参数的阈值分割,根据输出的决策树构造出具有决策树特征的拓扑结构,然后使用共轭梯度学习算法提高BP网络的收敛性能.仿真结果表明,与普通BP网络相比,基于知识神经网络的识别算法网络的结构易于实现、能有效改善网络收敛,并提高低信噪比下的正确识别率,为利用神经网络进行调制识别提供了新的思路.     

基于小波包络差异性的数字调制方式识别技术

针对通信系统中数字信号调制方式难以准确识别的问题,根据归一化前后小波变换包络的差异性,提出基于小波变异系数差值(ΔCV)和相似度特征的识别算法。该算法对MASK、MFSK、MPSK和MQAM 4种数字调制信号进行分类识别。理论分析和仿真实验表明算法简单易行,适用范围广,且在信噪比大于2 dB时数字调制信号识别率均在92.39%以上。     

一种基于高阶矩的OFDM信号调制盲识别算法

提出一种Rayleigh衰落信遭务件下的多载波调制盲识别算法，用以区分多载波调制信号（如OFDM）和数字单载波调制信号（如MPSK，MQAM，MFSK）。该算法不需要预先知道信号的载波频率和波特率，只需从中频信号直接进行识别处理。算法中利用信号的高阶统计量作为分类特征，采用信噪比（SNR）与特征参数联合估计的方法完成自动分类，仿真结果表明在SNR高于0dB时识别率大于95％。     

基于BP神经网络的数字调制识别方法

针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。