非AWGN环境下调制类型自动识别

在非AWGN环境下，针对CW，AM，FM，OOK，PSK，QPSK，16QAM，FSK，MSK，SSB十种混合调制信号，对调制类型特征提取方法和自动识别算法进行了分析、综合、设计和计算机仿真。提出了梯层电平分析方法、频率瞬时信号分析、剔除载波的归一化能量分析、平方后信号的频谱分析、四次方后的信号频谱分析等方法。当SNR=10dB时，计算机仿真结果是正确识别率不低于95％，自动识别的平均处理时间为不超过10s。     

卫星电视监测中调制方式的自动识别技术研究

本文提出了一种基于瞬时特征参数的信号调制方式识别方案,通过提取抗噪声,且对频偏、相偏和定时误差不敏感的特征参数,在不需要先验知识的情况下对卫星电视监测中常用调制方式的信号进行自动识别.     

数字调制信号的自动识别

给出了一种基于信号瞬时特征参数进行快速分析的算法,即小波滤波后瞬时幅度算法。该算法通过提取信号瞬时参数来计算信号的特征参数,并与门限值进行比较以识别信号类型,因而具有算法简单、运算速度快等特点;文中通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性和可靠性：同时给出了从噪声中识别数字调制信号的应用实例。     

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.     

基于LabVIEW的软件无线电调制制式的自动识别

在软件无线电的基础上,用软件LabVIEW的方式实现通信信号非实时的自动识别。调制制式的自动识别是非合作通信系统接收机设计的重要研究课题。利用特征参数研究了软件无线电中常用调制制式信号的自动识别,并基于决策树识别方案,对叠加了高斯白噪声的通信信号用LabVIEW编制了自动识别模块,仿真结果表明该算法具有较为理想的识别效果。     

相位调制的多用户OFDM-FH通信系统性能分析

 本文研究一种高效的通信方式,即相位调制的OFDM-FH通信系统。为了提高衰落信道下系统误码率性能,接收端采用最大比合并的分集接收技术。利用特征函数方法,推导该系统在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道时系统误码率性能。给出误比特率与跳频频点数 ,OFDM子载波数N和用户数 等参数之间的关系。理论分析和仿真实验结果表明,在相同参数条件下,基于相位键控调制的OFDM-FH多址接入系统与其它OFDM-FH通信系统比较,具有系统频带宽度占用少、误比特率低等优势。     

基于谱分析的通信信号调制方式自动识别

本文研究基于谱分析的通信信号调制方式自动识别 ,首次提出了瞬时频率归一化分布和AWGN因子等一组鲁棒性强的特征参数。在不需要先验知识的情况下 ,对加性高斯白噪声 (AWGN)信道中常用通信信号BPSK ,QPSK ,OQPSK ,π/4QPSK ,MSK ,FSK ,FM ,CW进行识别 ;仿真结果表明 :总体识别率达 95 %以上 ,证明该方案是有效实用的     

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。     

探讨AWGN信道高阶调制网络编码

本文主要简单的介绍了AWGN信道的相关内容,对AWGN信道高阶调制网络编码进行了研究,以分析AWGN信道高阶调制网络编码中的SER性能。据此,有利于保证AWGN信道高阶调制网络编码中的误符号率,促进我国网络通信技术的发展,保障良好的AWGN信道条件,提高信息传输速率,为人们提供更快捷的网络业务服务。     

基于变换域的调制类型自动识别

在多径信道下，针对调制类型自动识别(AMR)问题，提出了一种基于变换域的自动识别算法。该算法从变换域提取全部特征参数，采用决策理论算法，实现调制类型的自动识别。理论分析和仿真结果表明，该算法优于同类算法，具有较高识别精度和良好的健壮性。     

卫星通信信号调制识别技术研究

通信信号的调制方式识别是非协作通信领域的一个研究热点,它需要在没有任何先验条件,且环境复杂有噪声的条件下,不依赖于其它的先验知识,确定目标信号的调制方式。然后就可提取载频、码速率、滚降系数等参数,为信号的进一步深入研究提供依据。分析了几种经常用于卫星通信的MPSK调制信号和高阶调制信号16APSK,提出了一种基于高阶累积量与频谱特征的识别算法。在特定的数据长度和信噪比条件下,理论分析与仿真验证均验证了该算法易于实现、识别率高（≥95％）。     

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。     

分数阶傅里叶变换（FRFT）用于调制方式识别

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的通信信号调制方式自动识别方法。给出了FRFT归一化修正零均值幅度这一特征,用于模拟调制信号与数字调制信号联合自动识别。新方法分析了多种常用调制信号的FRFT谱特性,利用分数阶傅里叶变换可以展示出信号从时域逐步变化到频域的所有变化特征的特性,可以很好地分类识别多种调制信号。实测数据和仿真结果表明,在调制信号的信噪比大于10dB时,其总体识别率达90%以上。该方法具有识别效率高,识别效果好等优点,并具有实用性和可行性。     

利用高阶累积量实现数字调制信号的自动识别

通信信号的自动调制识别在截获信号处理方面是一个十分重要的课题。本文针对数字调制信号的识别问题,提出了一种基于高阶累积量的分类特征,该特征有效地抑制高斯白噪声的影响,能实现对2ASK、4ASK、4PSK、2FSK、4FSK等五种数字调制信号的识别。论文进行了理论推导,并用仿真实验和实际采集数据进行了验证。     

基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法研究

提出了一种应用小波变换提取分类特征的基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法。使用多个支撑矢量机分类器构成一个多类分类器用于多类信号的调制识别。在中频进行处理,不需要同步信息;利用支撑矢量机具有更好的推广能力,可以使用较少的训练样本。计算机仿真结果表明该方法可以很好地工作于信噪比变化范围较大的通信环境。     

超混沌M-G系统参数辨识及其在通讯中的应用

连续时滞混沌系统是无穷维系统,这样的系统可产生具有多个正的Lyapunov指数的超混沌现象,因此系统可产生复杂的时间序列.这个特征使它特别适用于保密通讯.基于此分析,首先本文对M-G超混沌系统的c参数进行辨识研究,给出一种辨识M-G系统c参数的新方法.然后,尝试用欲传输的信号对系统的c参数进行调制,在接收端利用本文提出的参数辨识方法来解调,从而实现数字信号的保密通信.最后大量仿真发现,当辩识的收敛时间小于数字脉冲的持续时间时,本文的方法可以很好的进行解调.     

认知无线电通信系统关键技术研究

认知无线电是一种具有良好应用前景的通信技术,可以有效提高系统的资源利用率等性能。文中介绍了认知无线电的概念与系统结构,分析了认知无线电系统当中需要重点解决的关键技术,包括频谱感知,动态频谱管理以及信道估计等,并研究与探讨了关键技术的多种典型解决方案,对其性能进行分析与评价,最后对未来应用需要解决的关键问题与热点技术的结合进行了总结与展望。     

基于谱特征的CCI-549—2信道下信号调制的盲识别

本文研究基于谱特征的 CCIR- 5 4 9- 2‘poorpath’信道下信号调制方式的自动识别 ,在该信道标准下 ,通过对信号的功率谱估计 ,利用每一频率分量对整个频谱内能量的“贡献”大小这一谱特征进行识别。此外 ,还提出一种较实用的自适应门限确定方法。仿真结果表明 :在SNR>6d B时 ,对信号的识别率达到 93%以上 ,证明该方法是实际有效的     

高斯白噪声信道中MQAM误码性能——移动通信中多电平正交振幅调制方案的优化考虑(一)

对白噪声信道中MPSK、矩形星座图MQAM与圆形星座图MQAM的传输误码性能作了详细的分析比较,给出相应的误码率计算公式与计算机数值分析结果,为MQAM调制方案的选择提供了理论分析依据。