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非高斯噪声下数字调制信号识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统数字调制识别方法在非高斯Alpha稳定分布噪声下识别性能差的问题,该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville分布的数字调制识别新方法。该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville分布幅度的最大值作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。仿真结果表明,在非高斯Alpha稳定分布噪声下,该识别方法不仅性能明显优于传统方法并且具有较高的识别率和良好的稳健性。 相似文献
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在Alpha稳定分布噪声背景下,针对基于传统循环统计量的衰落信号调制识别方法失效的问题,通过引入归一化压缩函数形成一类新型广义循环统计量,提出一种新的调制识别方法。提取各信号广义循环平稳特征作为判决标准,利用树形分类器实现了Alpha稳定分布噪声背景衰落信道中FSK、PSK、MSK等信号的调制识别。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声背景的多径衰落和单径等多种信道中均有良好的性能;相较于其它基于非线性变换的广义循环统计量方法,灵活性更强、性能更优且复杂度更低。 相似文献
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无线电是在漫长的人类发展进步过程中研究出的一种相互传递信息的先进的方式。无线电技术一经发明,就发挥着至关重要的作用。当前社会人们对无线通信技术的依赖性是非常强的,当前无线通信技术不断发展,对于本就十分紧张的无线频谱资源来说并不是好事。无线频谱资源本身较为紧张,但是研究者在长期的研究过程中却发现,在低频段信号的传播特性是极其优良的,但是在低频段的利用效率却是十分低的。 相似文献
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在Alpha稳定分布噪声下,分别采取GFRFT的零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和FLOWVD的幅度最大值为特征参数,利用不同的判决门限,采取决策树法识别2FSK、MSK、QPSK、2ASK、16QAM五种数字调制信号,最后进行仿真证明,在Alpha稳定分布噪声下,该方法具有识别率高和稳健性强的特点. 相似文献
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为了解决Alpha稳定分布噪声下目标螺旋桨特征提取问题,该文提出一种基于分数低阶循环谱的特征提取方法。首先,从理论上推导出脉冲噪声条件下舰船辐射噪声分数低阶循环谱,指出分数低阶循环谱中出现峰值与螺旋桨特征的关系。然后根据该关系,提出基于分数低阶循环谱的螺旋桨特征估计方法。最后,通过仿真实验验证该方法的性能,并通过实测数据进一步验证了算法有效性。 相似文献
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In this article, a new effective method of cooperative modulation recognition (CMR) is proposed to recognize different modulation types of primary user for cognitive radio receivers. In the cognitive radio (CR) system, two CR users respectively send their feature parameters to the cooperative recognition center, which is composed of back propagation neural network (BPNN). With two users' cooperation and the application of an error back propagation learning algorithm with momentum, the center improves the performance of modulation recognition, especially when one of the CR users' signal-to-noise ratio (SNR) is low. To measure the performance of the proposed method, simulations are carried out to classify different types of modulated signals corrupted by additive white Gaussian noise (AWGN). The simulation results show that this cooperation algorithm has a better recognition performance than those without cooperation. 相似文献
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非高斯相关杂波背景下雷达目标检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在非高斯相关杂波背景下,基于MTD(Moving Target Detection)的雷达目标检测性能严重下降。针对该问题,根据Alpha稳定分布杂波模型、分数低阶统计量理论,以输出信杂比最大为准则,提出了一种适用于非高斯相关杂波背景的雷达目标检测方法。该方法通过分解信号分数低阶协方差矩阵,计算等效杂波分数低阶协方差矩阵特征向量,得到最佳滤波器系数。通过仿真和实测数据,对所提出方法的检测性能进行了验证,并且与基于MTD的检测方法进行了比较,结果表明,在非高斯相关杂波背景下,所提方法的检测性能明显优于传统的MTD。 相似文献
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针对α稳定分布噪声环境下数字通信信号的二阶与高阶循环统计特征显著退化问题,结合分数低阶矩和共变理论对二进制频移键控(Frequency Shift Keying,FSK)信号的分数低阶循环谱公式进行了理论推导,并对2FSK信号在不同混合信噪比、分数阶因子和特征指数条件下的分数低阶循环谱进行了详细的仿真分析.理论和仿真结果表明:2FSK信号分数低阶与二阶的循环谱结构相同,其谱峰对应的循环频率相同,谱峰的幅度值不同,取决于循环谱的阶因子.相对于在低混合信噪比下失效的二阶循环谱,分数低阶循环谱对α稳定分布噪声具有更强的抗干扰性和适用性. 相似文献
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认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。 相似文献
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This paper analyzes the spectrum sensing performance over fading channel,in which a licensee and multiple unlicensed users coexist and operate in the licensed channel in a local area. The overall average probabilities of detection and false alarm by jointly taking the fading and the locations of all secondary users into account are derived,and a statistical model of cumulate interference is constructed. Based on the cumulate interference,a closed-form expression of outage probability at the primary user's receiver according to a specific distribution of the fading is obtained. Finally,the sensing parameters so as to minimize the total spectrum sensing error and maximize the average opportunistic throughput are obtained. It is noted that the overall average performance analysis and results here enable to benchmark the design of specific spectrum sensing algorithms. 相似文献
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为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。 相似文献
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对OFDM混合调制信号进行了谱相关分析,并将其应用到认知网络中。在采用OFDM混合调制信号传输的认知网络中,利用信号的循环平稳特性可以快速识别出信道空闲、认知信号传输、主用户信号传输和两种信号混叠这四种状态,为认知网络中认知信号的快速可靠接入和退出提供了保障。进一步利用混合调制的位置来标记不同的认知网络,认知节点可以区分不同认知网络信号。在提出的认知网络应用模型中,传输和接收设备较简单,而且不需专门的信道来传输控制命令,节约了带宽。仿真结果显示,在认知网络中,该模型可以提高频谱利用率,使通信系统的性能得到改善。 相似文献