一种基于循环平稳的MPSK信号调制分类改进算法

给出了一种基于循环平稳的MPSK信号调制分类改进算法.通过对预处理后的MPSK信号进行循环平稳分析,把利用高阶累积量对复基带MPSK信号的调制分类推广到已调信号.这种在高阶循环累积量域构成的分类特征不变量具有良好的抗平稳噪声的能力.通过利用二阶循环累量对码元速率的估计,大大减少了累积量估计的运算量.仿真表明,改进后的算法运算精度与原算法大致相当,运算量大大减少.     

基于循环平稳分析的MPSK信号接收

提出了一种新的MPSK信号解调算法。通过对预处理后的MPSK信号进行循环平稳分析,利用已调信号的4阶循环累积量估计载波频率和初始相位偏差以便实现正交解调。由于高阶循环统计量具有抗平稳噪声的能力,因此在循环累量域有较高的参数估计精度。采用小波变换估计基带信号的码元速率,通过抽样判断产生再生基带信号从而实现了信号的盲解调。这种解调算法无需信号参数的先验信息,理论分析和实验结果证实了算法的有效性。     

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。     

一种新的MPSK信号调制分类算法

针对多进制相移键控(MPSK)信号的调制识别问题,提出了一种新的基于2、4阶循环累积量的调制识别算法。先利用信号的2阶和4阶循环累积量的特征,将MPSK信号分为BPSK和QPSK与8PSK以上两大调制子类,再由信号循环频率等于信号载频处的2阶和4阶循环累积量,构成BPSK和QPSK的分类特征量,实现对BPSK和QPSK信号的调制识别。该算法在MPSK信号码元不等概率出现时依然有效。由于高斯噪声的循环累计量均为0,因此此算法具有一定的抗高斯噪声能力。实验仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于高阶循环累积量的SQAM信号调制识别算法

该文利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征,提出了一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,实现对SQAM信号分类。算法对载波频率偏差、时延和相位旋转具有稳健性,并可在多信号环境且存在载波频偏的情况下实现对感兴趣信号的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于改进的高阶循环累计量的载波估计算法研究

为了完成对MPSK (M=2,4)调制信号的载波估计,采用了周期图法与循环累积量结合的方法,获得了对MPSK调制信号载波精确的估计的效果,具有算法简单、估计精度高的特点.     

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。     

基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于循环累量不变量的MPSK信号调制识别算法

提出一种新的循环累量不变量分类特征,来实现MPSK信号的调制样式分类。新分类特征只利用了码元速率的先验信息,对基带成型脉冲的形状具有稳健性;对MPSK基带信号的时移、载波相位误差、信号幅度变化具有不变性;并可抑制加性平稳噪声。利用循环时变累量的多信号选择性,所提出的分类特征可实现多信号分类识别,理论分析和计算机仿真结果都证实了分类算法的有效性。     

突发自适应调制信号的调制识别算法研究

针对突发自适应调制信号中的PSK和QAM调制方式识别问题,本文提出了一种能够识别BPSK、QPSK、8PSK以及16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM八种信号类型的盲识别算法。该算法首先对信号的循环平稳性进行了分析和讨论,给出了利用循环高阶累积量的特征实现信号识别分类的理论依据。然后,提出了三种基于循环累积量的特征分别实现了QAM和PSK类间识别、MPSK类内识别以及方形QAM与十字形QAM的识别。最后通过对MQAM信号的瞬时幅度分布特性的深入研究和分析,提出了一种基于瞬时包络平方的方差的特征实现了QAM的类内识别。该算法选择了二叉树支持向量机作为识别分类器,并设计了一种新的识别流程完成了对上述信号调制方式的识别。该算法无需精确同步,对载波相位具有较好的鲁棒性,并能够对中频信号进行识别。仿真实验表明,该算法能够实现在较低信噪比条件下突发信号的识别。      

基于动态聚类的MPSK信号调制分类

通信信号的自动识别技术受到日益广泛的重视，本文提出了一种新的MPSK信号调制分类算法，对截获接收机输出的频带MPSK信号在未知载波频率的情况下，通过对延迟乘积信号进行分析处理，进而得到与原信号调制类型一致的基带相位信号序列。在未知噪声类型的情况下，利用动态聚类算法对此基带相位信号序列求取最佳聚类数M，从而实现了MPSK信号的调制分类。理论分析和实测信号处理证明了本文提出的算法的可行性。     

基于信号二次方谱相关特征的MPSK调制识别

针对MPSK信号的调制识别问题,提出了一种新的基于二次方谱相关特征的识别算法。本文对MPSK信号二次方谱相关特性进行了推导和分析,并根据二次方循环谱特性提出了一种新的基于二次谱相关密度的归一化识别特征,新识别特征不受载波相位误差、信号幅度变化的影响,且特征提取方法简单、高效,有利于工程实现。最后对算法识别性能进行了仿真分析,仿真结果表明在低信噪比下该算法具有良好的识别性能,在高斯白噪声环境下,当信噪比为4 dB时,正确识别率可达到95%以上。理论分析和仿真结果都证实了该算法的有效性和可靠性。      

一种基于特定Duffing振子的MPSK信号调制识别算法

该文利用混沌振子对噪声处理的优势,提出一种在低信噪比条件下基于混沌理论的调制识别方案,给出了对MPSK信号进行调制识别的原理与方法,并设计了新的Duffing振子模型用以提升识别效果。该算法仅仅利用载波频率的先验信息,无需对相偏、码速率、噪声功率等参数进行估计。仿真实验表明信噪比在-5 dB时,3种MPSK信号的正确识别概率在95%以上,证明了该文算法的有效性。     

多分量相移键控信号调制识别技术

为解决单通道接收机在多信号环境下的调制识别问题,提出了一种不经信号分离直接提取各信号分量的特征不变量以实现多个相移键控信号的调制识别算法.首先给出了多信号特征不变量提取原则,进而提出了融合二、四阶循环累积量的特征不变量提取方法,推导了所提特征不变量的理论值,最后设计了适合于这里模型的分类器.仿真实验表明:该算法能不受干扰地提取各分量的特征不变量,进而分类器能有效地识别调制组合内任意的双分量相移键控信号.同等实验条件下,所提算法的识别性能优于现有的基于四阶循环累积量的算法.     

基于相位旋转的高阶多路MPSK信号的盲分离

本文针对高阶多路混合MPSK信号的盲分离问题,分析了MPSK接收信号的特性,给出了源信号个数估计定理,在对观测信号进行删余预处理后,利用改进的混合聚类算法估计出源信号数目,然后提出了一种相位旋转算法,消除接收信号中的公共因子,去除相位角不趋于零的元素,将高阶多路MPSK信号盲分离转化为BPSK信号盲分离,利用BPSK盲分离算法即可实现多路MPSK信号的盲分离.仿真结果验证了该算法的有效性.     

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％）。     

基于星座修正聚类的双模式盲均衡算法

针对时变信道下,调制类型未知的MPSK/MQAM类信号快速均衡问题,本文提出了一种新的基于星座聚类的双模式均衡算法。初始阶段均衡器采用稳健的恒模算法,一段时间后,用低复杂度的减法聚类算法处理缓存的均衡器输出。然后利用MPSK/MQAM类信号星座图的几何旋转不变性,采用C均值模糊聚类算法修正初次聚类的结果,恢复信号星座,由此获得精确符号信息。最后依据修复后的聚类效果选择切换时机,均衡器切换到符号匹配算法,完成信号均衡。与已有算法相比,本文提出的新算法克服了调制类型未知的不利因素,具有收敛速度快,剩余码间干扰小,均衡器模式切换时性能平稳等优点。仿真验证了新算法对4PSK和16QAM信号的有效性。