瑞利衰落信道下基于USRP的实测信号识别算法

非协作通信环境中,针对平坦瑞利衰落信道下多进制正交幅度调制信号(Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM)的调制识别进行了研究。首先阐述和分析了平坦瑞利衰落信道下基于高阶累积量进行调制识别的原理,然后利用各阶累积量比值的方法构造出3个单特征参数和1个联合特征参数,最终实现了4QAM、16QAM、32QAM和64QAM信号的识别,并分析不同条件下算法的识别性能。通过LabVIEW+USRP软硬件结合的方式,在实际信道环境条件下对文中算法进行验证。实验结果表明,当信噪比为10 dB时,信号平均识别率接近90%,故具有一定的实用价值。     

基于小波和高阶累积量的数字调制识别算法

利用基于高阶累积量的数字调制识别算法对数字调制信号进行分类识别时,六阶及六阶以上累积量的计算过于复杂,且多进制频移键控(MFSK)与8PSK信号各阶累积量的值均相等,直接计算无法识别。针对此问题,提出了一种基于小波和高阶累积量相结合的分类算法,先对MFSK与8PSK信号进行小波变换,再利用四阶累积量进行识别。实验证明,利用该算法所提取的特征参数能有效抑制高斯白噪声,除了识别2ASK/BPSK,4ASK,2FSK,4FSK,QPSK,8PSK信号外,还可识别16QAM,并且计算量小,易于实现。当信噪比大于等于3dB时,总体识别率达到96%。与已有算法相比,仿真结果证明了该算法的优越性。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别方法

通信信号调制方式自动识别在信号检测、威胁分析、频谱监测等领域有着重要的地位,是非合作通信关注的关键技术.针对单一累积量调制信号识别有限且识别率低等问题,利用信号的二、四、六阶累积量特征所构造的矢量集,实现了MASK、MPSK、MFSK、MQAM四类信号的类间识别,以及2ASK、4ASK、8ASK,2PSK、4PSK、8PSK,2FSK、4FSK、8FSK,4QAM、16QAM、64QAM的类内识别.在Matlab环境下进行了仿真实验,实验结果表明,该方法在信噪比大于5 dB时可以达到90％以上的识别率.     

突发QAM信号盲识别算法

针对非协作通信中的7种正交幅度调制(QAM)方式识别问题,提出一种新的基于联合特征的盲识别算法。该算法在对信号的循环平稳性以及QAM瞬时幅度分布特点讨论和分析基础上,采用基于循环平稳检测、四阶零次共轭循环累积量以及瞬时包络的联合特征,并选择二叉树支持向量机作为识别分类器,完成了对7种中频QAM信号的识别。仿真实验表明,该算法在码元数目为1000,信噪比大于6dB时,正确识别率可达到90%以上。     

发射天线选择正交空时码系统的性能分析

分别针对瑞利衰落信道和Nakagami衰落信道,研究了使用发射天线选择(TAS)和正交空时分组码(STBC)的多输入多输出系统的平均符号误码率(ASEP)性能。基于标量加性高斯白噪声(AWGN)信道的方法,推导出了采用脉冲幅度调制(PAM)、相移键控(PSK)和正交幅度调制(QAM)的精确和近似的ASEP闭合表达式。然后对不同条件下的系统性能做了数值仿真,验证了分析结果的正确性。     

基于高阶统计量和星座图的通信制式识别研究

针对实际工程中基于高阶累计量的调制方式识别方法对信噪比要求较高且对部分调制方式识别率低的问题, 本文提出了基于双谱分析和星座图相结合的一种新的调制方式识别方法。基于高阶累积量提取特征值,进一步对取得的累积 量特征值求傅里叶变换得到接收信号的双谱分析,对QPSK、OFDM和QAM调制信号进行分类识别,对于QAM调制中的 16QAM、32QAM和64QAM调制方式再依据星座图结果进行识别。通过实验数据表明,此调制方式识别方法识别率较高,高 阶谱分析对信噪比要求低。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别

利用接收信号的高阶累积量为特征参数,实现了对多种常用数字调制信号(2ASK/BPSK,4ASK,QPSK,8PSK,2FSK,4FSK)的分类识别.由于信号六阶以上累积量的计算过于复杂,在选取特征参数方面主要利用信号的二、四阶累积量.8PSK与MFSK信号的二、四、六阶累积量的值均相同,直接计算无法区别.针对这一问题,首先对8PSK和MFSK信号求微分再利用四阶累积量来进行识别.实验证明,所提取的特征能够有效抑制高斯白噪声的影响,并且计算简单,便于实现.当信噪比为8 dB时,识别率基本达到100%.与已有算法的比较,结果证明了该算法的优越性.     

运用simulink实现正交幅度调制与解调

正交幅度调制技术是一种功率和带宽相对高效的信道调制技术，因此在自适应信道调制技术中得到了较多应用。本文利用MATLAB6．5／SIMULINK4，0对调制解调系统进行仿真。首先，完成了对调幅系统（AM）的调制与解调，仿真实现了信息无失真的传输。其次，用正交幅度调制（QAM）方法实现了同时传输两路互不干扰的信号，并给出了各种仿真方法的原理。最后，为实际应用和科学合理地设计正交幅度调制系统提出了切实可行的改进建议。     

基于多标签分类算法的多输入多输出智能接收机模型

传统无线通信系统由发射机和接收机组成,待传输的信息经过信道编码、调制、成型后通过天线发射出去。由于信道衰落、噪声和干扰等因素的影响,到达接收机的信号会存在较严重的失真,接收机需要从失真的信号中尽可能地恢复出原始信息。为解决此问题,提出基于多标签分类神经网络的多输入多输出（MIMO）智能接收机模型。该模型利用深度神经网络（DNN）替代接收机从信号到信息之间的整个信息恢复环节,并采用多标签分类算法代替多个二分类器实现多个比特的信息流恢复,而训练数据集为包含二进制相移键控（BPSK）与正交相移键控（QPSK）两种调制方式以及汉明编码与循环编码两种方式的正交信号。实验结果表明在噪声、瑞利衰落、干扰等情况下,使用传统Alamouti译码方法的接收机误码率（BER）为1E-3时,智能接收机已经实现了BER为0的恢复信息;在保持BER性能相同时,所提多标签分类算法比对比模型的多个二分类器算法在每个批次的训练时间上减少了约4 min。     

十字形QAM信号的符号错误率计算方法

针对十字形正交幅度调制(QAM)信号的符号错误率计算问题,提出一种通用的计算方法.根据十字形星座图的特点,采用基于判决门限的区域划分方法进行符号错误率计算,给出高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下通用的十字形QAM的符号错误率的理论边界.分析和仿真结果表明,给出的符号错误率为十字形QAM的误码率评估提供了一个准确的参考.     

Examining Impacts of Spatial Correlation in Forward Error Correction Code

ABSTRACT

The utilization of Multiple Input Multiple Output – Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) has rapidly gained popularity because of its improved performance capabilities in terms of enhanced spatial diversity gain, reliability as well as the spatial multiplexing Gain. This paper discusses the effect of spatial correlation in Forward Error Correction of MIMO-OFDM system. Here, the four error correction codes, namely, Convolutional Code (CC), Low-Density Parity Check (LDPC-CC), and Reed-Solomon code (RSC-CC) is validated under three channel models, namely, Rayleigh, Rician and Additive White Gaussian Noise (AWGN). The analysis is performed using four modulation schemes such as Quadrature Phase Shift Keying (QPSK), Binary Phase Shift Keying (BPSK), Quadrature Amplitude Modulation (QAM)-16, and QAM-64. It is performed under three antenna configurations like 2 × 2, 2 × 4, and 4 × 4. Moreover, the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) is exploited to identify the image transmission, as well as the Bit Error Rate (BER), is exploited to identify the data transmission. In experimental results, the Turbo-CC displays better performance.     

改进环路结构的Gardner定时恢复算法

针对经典的Gardner定时恢复算法存在同步建立时间长、同步稳定性能差等问题，提出一种改进环路结构的Gardner定时同步恢复算法。首先，该算法选用立方插值和分段抛物线插值两种插值滤波器进行插值，得到两路最佳插值序列；其次，分别计算两路插值序列对应的定时误差并求加权平均值，得到环路的定时误差；最后，以两路最佳插值序列的加权平均值作为环路输出。针对正交相移键控（QPSK）、正交幅度调制（16QAM）两种调制信号进行了仿真验证。仿真结果表明，该改进算法作用于QPSK信号时同步稳定性更好，相比作用于16QAM信号，其环路开始同步时码元的位置对应的序列数明显减小；并且该算法在信噪比为-5 dB的情况下使QPSK信号星座图收敛半径为0.26左右，与类似锁频锁相（FPLL）的改进Gardner定时恢复算法相比收敛半径减小约0.08，该算法有效地缩短了同步建立的时间，提高了环路的稳定性，可广泛应用于高速解调系统。     

一种高性能QAM解调器的设计与实现

提出了一种适用于DVB-C标准的高性能QAM解调器。通过采用改进的解调算法并优化其VLSI实现结构,该设计在现场测试中不仅取得良好的性能并且节约了硬件资源。该解调器支持4/16/32/64/128/256QAM六种调制模式,符号率1～7 MSps范围内连续可调,具有高灵敏度以及可捕获最大达±700 kHz的载波频偏。实现结果表明该文设计的解调器非常适合于低成本的有线电缆系统。     

循环PN相关时域同步正交频分复用频偏估计算法

针对电力线通信中,传统频偏估计复杂度较高问题,提出了低复杂度时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）频偏估计算法。首先,对电力线网络特性进行解析,采用三段等长循环伪随机噪声序列（PN）构造帧头填充保护间隔;其次,帧头与帧体分别基于二进制相移键控（BPSK）和正交振幅调制（QAM）;最后,与传统基于循环前缀（CP）与一般PN频偏估计算法相比,改进算法只需对一段循环PN长度作相关,减少自相关运算次数,且可达到较好频偏估计性能。仿真表明：误码率（BER）为10^-4时,改进算法较传统基于CP及一般PN算法约有5 dB和1 dB的增益。当插入总序列及循环序列长度分别为420与165时,改进算法每帧相关运算次数减少1186次。由理论分析及仿真结果可知,所提算法有效降低计算复杂度,减少传输过程实现成本,提高通信速率。     

Using fuzzy clustering and TTSAS algorithm for modulation classification based on constellation diagram

The automatic recognition of the modulation format of a detected signal, the intermediate step between signal detection and demodulation, is a major task of an intelligent receiver, with various civilian and military applications. Obviously, with no knowledge of the transmitted data and many unknown parameters at the receiver, such as the signal power, carrier frequency and phase offsets, timing information, etc., blind identification of the modulation is a difficult task. This becomes even more challenging in real world.In this paper I develop a novel algorithm using Two Threshold Sequential Algorithmic Scheme (TTSAS) algorithm and pattern recognition to identify the modulation types of the communication signals automatically. I have proposed and implemented a technique that casts modulation recognition into shape recognition. Constellation diagram is a traditional and powerful tool for design and evaluation of digital modulations. In this paper, modulation classification is performed using constellation of the received signal by fuzzy clustering and consequently hierarchical clustering algorithms are used for classification of Quadrature–Amplitude Modulation (QAM) and Phase Shift Keying (PSK) modulations and also modulated signal symbols constellation utilizing TTSAS clustering algorithm, and matching with standard templates, is used for classification of QAM modulation. TTSAS algorithm used here is implemented by the Hamming neural network. The simulation results show the capability of this method for modulation classification with high accuracy and appropriate convergence in the presence of noise.     

适用于十字型正交幅度调制信号的多模盲均衡算法

在加权多模盲均衡算法的基础上,采用多模算法在处理十字型正交幅度调制(QAM)信号时的改进方案,充分利用十字型QAM信号的符号统计特性,采用分段线性模值,使误差模型与十字型QAM信号星座更加匹配.此外,还给出了不同信噪比下均方误差估计值与权值的对应关系.仿真结果表明,该算法更适合处理十字型QAM信号,具有较好的稳态性能.     

DVB-C2数字接收机的信道均衡方法

DVB-C2系统采用了4096-QAM调制,并结合OFDM技术在同轴电缆上获得接近12 （bit/s）/Hz的频谱利用率。然而相对于低阶调制,高阶QAM密集的星座点分布更容易受到信道估计误差的影响。分析了高阶QAM调制对OFDM信道估计精度的要求,针对同轴电缆信道的慢时变特性,提出了一种噪声抑制的信道均衡方法。计算机仿真结果表明,与传统的信道均衡方法相比,在高信噪比时,提出方法的误比特率性能优于传统方法约3 dB。     

临近空间衰落信道建模及其性能分析

为实现对临近空间通信信道的有效描述,提出一种临近空间信道几何模型,通过估算多径信道的参数,建立相应的信道仿真模型。在正交相移键控调制方案下,对信道的相位特性和误码性能进行仿真分析,结果表明,该模型与实际情况相符。当传输速率过大时,信道性能恶化,需要做进一步均衡处理。