基于四阶累积量的二次谱法检测DS_SS伪码周期

在二次谱方法提取直扩信号扩频周期的基础上，提出了一种基于四阶累积量一维切片的直扩信号二次谱检测法。这种方法不要任何先验条件，利用接收信号的四阶累积量一维切片代替信号的相关函数做二次功率谱检测。克服了高斯白噪声对信号检测的影响，降低了直扩信号的伪码周期检测的信噪比的门限。理论推导和仿真结果表明，该方法能在极低信噪比的条件下检测直扩信号的扩频周期。     

常规调制信号与扩频信号的调制识别算法

由于直扩信号（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）通常淹没在噪声中,为了有效地识别直扩信号、跳频信号（Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS）和常规调制信号,提出基于瞬时特征和高阶累积量的识别算法。首先推导证明了FM、MFSK、MPSK、DSSS、FHSS信号的归一化四阶累积量切片 是相同的,并推导得到AM和MQAM的 通用公式。然后,利用归一化四阶累积量切片 特征参数检测噪声中通信信号,利用占用带宽特征参数将信号分为扩频信号和常规调制通信信号两类;最后利用瞬时特征参数和高阶累积量特征参数,分别识别扩频信号和5种常规调制通信信号。仿真结果表明,当信噪比高于1dB时,该算法对上述7种信号的正确识别率可达到100%。      

基于四阶统计2-D切片的直扩信号多参数估计

基于四阶累积量2-D切片,提出了一种低信噪比环境直扩信号的参数估计方法。该方法可同时估计直扩信号的载波频率和扩频码周期,且还具有较强的抑制噪声的能力。计算机仿真实验验证了其有效性。     

一种单接收天线下的空时分组码识别方法

该文针对全盲条件下单接收天线的空时分组码(STBC)识别问题,提出一种基于四阶累积量识别方法。使用接收信号的四阶累积量作为特征参数,利用高阶累积量对零均值高斯噪声不敏感的特性,首先求取各种STBC的四阶累积量理论值,再对采样信号四阶累积量进行区间检测,从而实现STBC的识别。该算法不需要信道信息和噪声参数,仿真结果表明,该算法在单天线条件下性能较好。     

一种微弱直接序列扩频信号的盲自适应解扩算法

针对微弱直扩信号扩频码的盲估计和信息码的盲解扩问题,本文提出了一种能同时分离直扩信号扩频码和信息码的非线性盲自适应恒模算法,达到了对直扩信号盲处理。本文首先提出了直扩信号的盲分离问题,然后详细分析推导了盲自适应随机梯度恒模算法,最后将该盲自适应随机梯度恒模算法应用到了对微弱直扩信号的盲分离中,并从理论上阐明了可以用该算法来实现直扩信号的盲分离。所提出的算法完全不同于以往的基于矩阵分解（奇异值分解、特征分解等）的伪码盲估计方法,它的存储开销量和计算量都比较小,可以实现对较长伪码构造的直扩信号的处理,而且它的计算速度较快,在某种程度上解决了传统的基于矩阵分解的方法在直扩信号的实时处理及实现上的困难。理论分析和数值结果都表明了所提方法能较好地工作在较低的输入信噪比条件下。      

基于四阶矩切片循环谱的非周期性直扩信号检测与参数估计

由于非周期性直扩信号破坏了伪码的周期性和相关特性,原周期性直扩信号检测方法将失效或性能严重恶化.本文在信息序列不相关的前提下,利用四阶矩切片能有效抑制高斯白噪声和其循环相关谱具有明显谱峰的特点,提出一种基于四阶矩切片循环相关谱的非周期性直扩信号盲检测方法,该方法同时能精确估计信号载频.这种方法不需要先验信息,计算简单,...     

影响四阶累积量二维切片估计性能的参数研究

基于四阶累积量二维切片的参数估计是一种在低信噪比环境下估计直扩信号扩频码周期等通信参数的重要方法。不失一般性,本文基于四阶累积量二维切片方法对AWGN信道下DS-SS/BPSK信号进行了扩频码周期等参数的估计,利用控制变量法深入分析了检测窗口大小、符号持续时间与扩频码周期相对关系、累加次数等参数对其估计性能的影响,并仿真验证结论的正确性。理论和仿真均表明,若反侦查方合理设置符号持续时间与扩频码周期的相对关系,可以降低扩频码周期被检测概率;而侦查方合理设置检测窗口大小和累加次数可以增大扩频码周期检测概率。因此,分析这些特定参数对四阶累积量二维切片估计性能的影响在侦查和反侦查中扮演着极为重要的角色。      

高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法

目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。      

FBMC-OQAM信号子载波盲估计

为了解决滤波器组多载波(filter-bank multi-carrier, FBMC)信号的子载波参数盲估计问题，提出一种基于四阶累积量的方法来估计FBMC-OQAM信号子载波参数。首先，截获交错正交幅度调制(offset quadrature amplitude modulation，OQAM)的FBMC信号并检测信号频谱来确定循环频率的范围；然后，分析循环频率与四阶累积量的代数关系；最后，得出四阶累积量的峰值受原型滤波器影响且仅在其循环频率等于子载波频率处存在。通过检测四阶累积量峰值的位置和个数能有效估计子载波频率和数目。仿真表明，当信噪比大于2 dB时，算法对FBMC-OQAM信号的子载波参数盲估计正确概率为98%。      

一种具有窄带干扰抑制能力的改进型LSL插值算法

本文提出了一种基于QR分解技术的最小二乘格形插值算法-QRD-LSL插值算法来抑制直扩系统中的窄带干扰.该算法利用直扩信号、噪声信号和窄带干扰信号数据样值间相关特性的差异,通过对直扩系统接收端数据样值序列进行插值运算来估计窄带干扰信号成分,从而达到抑制直扩系统中窄带干扰的目的.由于该算法引入了QR分解过程避免了对数据矩阵求逆运算,并引用动态范围较小的新变量参与阶递推运算,极大程度上提升了算法在稳态特征、收敛速度和计算复杂度等方面的性能.仿真结果表明:QRD-LSL插值算法较LSL插值算法和LSL预测算法至少可获得4dB的处理增益,且计算量与滤波阶数呈线性关系.     

一种基于混沌振子的DSSS信号盲检测方法

直接序列扩频通信是一种具有强保密性和抗干扰性的先进通信体制,对DSSS信号的检测具有重要作用。将非线性科学中的混沌理论应用于DSSS信号的盲检测,结合DSSS信号特征研究了一种利用混沌振子进行检测的方法。首先分析了洛伦兹混沌振子检测周期信号的原理和DSSS信号模型,然后构造出了一个基于混沌振子阵列的盲检测系统,可实现对低信噪比条件下对DSSS信号的盲检测。最后,通过计算机仿真结果表明了该方法的有效性,且性能优于过去的一些算法。     

DSSS/QPSK信号盲检测方法仿真

采用功率谱检测法,自相关检测法和高阶累计量检测法对低信噪比下DSSS/QPSK信号进行检测方法。计算机仿真表明,功率谱检测法在信噪比较低时失去了检测能力,而充分利用了伪随机码周期特性的自相关检测法和高阶累计量检测法的检测性能较优,高阶累计量法由于其更好的抑制噪声特性显示出更好的性能。同时,文中比较了DSSS/BPSK信号和DSSS/QPSK信号在相同检测方法下的性能差异。由于调制方式不同,相同的方法对DSSS/QPSK信号的检测性能略低于DSSS/BPSK信号。     

中值滤波技术在图像处理中的应用

中值滤波是一种非线性滤波方法。为了在尽可能消除或衰减噪声的同时很好地保留图像细节，提出一种对信号与噪声分别处理的中值滤波法，并在图像处理中应用。与常用的中值滤波法相比，采用该方法处理的图像其信噪比可以显著提高。     

基于四阶累积量的DSSS/QPSK信号检测方法研究

根据高斯白噪声的四阶累积量恒为零这一特性,研究了DSSS/QPSK信号的四阶累积量,提出了基于四阶累积量不同切片c_4x(0,0,0)、c_4x(τ,τ,τ)、c_4x(0,τ,τ)和c_4x(0,0,τ)的时域和频域检测方法.仿真结果表明,频域检测方法性能优于时域检测方法;综合考虑检测性能和实现难度,基于c_4x(0,0,τ)的频域检测方法最好,在虚警概率为1％,信噪比为-11dB时,检测概率仍可达到50％以上.没有引入大规模的矩阵运算,运算量小,易于实现.     

直扩信号特征提取技术

介绍了直扩系统的基本原理。针对能够集中体现直接序列扩频(DSSS)信号波形和频域的特征,对时域相关检测法、循环谱检测法、倒谱检测法和高阶累积量检测法进行了深入的分析与研究。采用上述数字信号处理技术分别对DSSS信号进行特征提取的仿真和验证,并给出了每种检测技术的性能及优缺点。     

一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法

非合作条件下直扩信号感知问题一直是通信对抗领域研究的热点，传统的感知方法在低信噪比条件下性能下降严重。为有效提升直扩信号感知的性能，提出了一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法。首先，通过广义互相关算法，快速提取直扩信号的相关峰特性；然后，以残差神经网络为基础，融合注意力机制，建立网络模型，分析识别抽象特征；最后，在仿真的数据集中进行实验验证。结果表明，相较于时域自相关法、卷积神经网络法等，所提方法具备更好的感知效果，能够在信噪比为-16 dB的情形下有效地感知直扩信号。     

直扩信号伪码的盲估计方法的研究

对直接序列扩频通信的信号检测方法进行了综述,重点讨论了自相关域检测方法、四阶累积量方法、谱分析与信号子空间分解法,其中四阶统积量方法和谱分析与信号子空间分解法的最低检测门限远低于相关算法,谱分析与信号子空间分解法在直接序列扩频(DS/SS)信号的伪码周期估计以及伪码序列盲估计中,利用功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法可以实现对低信噪比DS/SS信号的估计。     

光纤陀螺基于SNR检测的EMD滤波方法

光纤陀螺的输出信号是一种非线性、非平稳的随机信号.针对光纤陀螺信号的特点采用经验模分解(EMD)滤波法对陀螺输出信号进行滤波存在一个如何重构信号的问题,为此提出了基于信噪比检测的EMD滤波法.该方法通过连续检测相邻两个重构信号信噪比提高的程度来确定滤波后的输出信号.实验结果表明,该法能有效消除光纤陀螺信号中的噪声,并为EMD滤波法重构信号提供了一个客观的判断方法,且无需任何先验知识.     

直接序列扩频信号的盲检测

本文将时域相关检测法,循环谱检测法,倒谱检测法和高阶累积量检测法四种方法应用于直接序列扩频信号(DSSS)的盲检测,给出了具体的实现方法,并通过仿真实验进行验证比较,结果表明,时域相关法和循环谱法并不适用于低信噪比情况下信号的盲检测,相对于高阶累积量法,倒谱法在实时性方面有较大优势,有较好的发展前景。