基于高阶累积量的数字调制信号检测与识别方法

通信信号调制方式识别在信号检测、频谱监测等领域有着重要的地位,是非合作通信的关键技术。本文利用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造多个特征参数,实现了2ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM和OFDM六种常用数字信号调制方式的识别。在MATLAB环境下进行了仿真实验,实验结果表明,该方法在0dB信噪比下可以实现有效识别。     

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。     

基于高阶累积量和神经网络的数字调制识别

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。分类器采用了多层组合的神经网络分类器,不需要设定判决门限,而且在收敛速度、训练时间以及识别率方面都有很大改进。仿真结果表明,在信噪比大于7 dB时,系统的正确识别率可达95%以上。     

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。     

一种基于高阶累积量的复杂调制样式识别方法

针对卫星数字化视频广播第二代标准（Digital Video Broadcasting-Satellite-Second Generation,DVB-S2）中多进制幅度移相键控（Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）信号的调制识别,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于循环谱和高阶累积量的联合模式识别方法

为完全识别当前卫星通信采用的主要调制方式,结合循环谱和高阶累积量两种信号调制识别方法的特点,提出了一种联合识别算法。该算法将循环谱特征加入到高阶累积量识别法中,联合多种特征参数判决构建识别器,首先利用循环谱完成ASK、FSK、PSK信号的类间识别以及FSK信号的类内识别,在此基础上利用高阶累积量方法完成FSK、PSK信号的类内识别。仿真结果表明,该算法能够完全区分卫星通信中主要的调制模式{ASK、2ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK},在信噪比高于5 d B时识别率达88%以上。     

基于高阶累积量的MPSK信号的类内识别

对基于高阶累积量的MPSK调制分类算法进行了研究和分析。在未知载波频率的情况下,通过恒模和延迟复共轭相乘对信号进行预处理,再利用四阶累积量构造了信号的特征识别向量。对预处理使得分类特征对MPSK信号星座图的平移、尺度和相位旋转具有不变性进行了详细的理论证明。重点针对短波信道对该算法中高阶累积量作为分类特征的抗衰落性能进行了讨论分析。通过分析识别短时突发信号的测试数据及短波信道第二径对正确识别率的影响的仿真结果,表明算法具有良好的性能。     

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。     

一种基于ITD和高阶累积量的OFDM识别算法

针对正交频分复用(OFDM)与单载波调制识别,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和高阶累积量的识别方法。通过ITD分解待识别信号,提取固有旋转分量的瞬时幅度,利用其复信号幅值高阶累积量区分OFDM和单载波信号,并利用改进和提出的特征参数识别单载波信号。通过MATLAB仿真表明在信噪比不小于5dB的情况下,OFDM信号的识别准确率达99%。     

基于局部保持投影的M-QAM调制信号识别

针对基于统计的QAM信号识别算法,忽略了信号的局部特性,导致算法性能不好等问题,提出了一种基于流形学习的16QAM、32QAM、64QAM信号识别算法。该算法利用高阶累计量特征描述信号,在此基础上利用邻接图描述特征的内在几何属性,较好地刻画了数据的相似性几何属性,最后利用最近邻分类器算法进行分类。实验结果表明,该算法具有好的识别率,尤其在低信噪比下,算法性能比较突出。     

运用高阶累积量和SVM的调制自动识别

针对数字信号调制模式识别问题,提出了运用高阶累积量和二叉树支持向量机（SVM）进行 自动识别的算法。该算法首先使用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造了5个新的分类特征 ,然后利用二叉树支持向量机分类器实现了8种信号的有效分类。仿真结果表明,该算法优 于直接多类分类支持向量机算法,在信噪比大于5 dB时,识别率达到90%以上。     

基于累量的OFDM信号调制识别

提出了一种快变瑞利衰落信道下的OFDM信号与单载波信号的类间调制识别新算法。接收到的射频信号经模数变换后,不需要下变频,直接进行处理。利用数字信号的2阶和4阶累量的组合作为分类特征信息,方法简单易行,不需要任何信号和信道噪声的先验知识。仿真结果表明,新算法具有良好的识别性能,在SNR不小于7 dB时能达到90%以上的正确识别率。     

基于高阶统计量的低分辨雷达空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,首先分析了空间目标的雷达特性规律,在此基础上,提出了基于高阶统计量的空间目标识别算法。计算机仿真实验表明,即使在较低的输入信噪比下,该算法依然对自旋稳定卫星、三轴稳定卫星和空间碎片等三类目标取得了比较好的识别效果。