一种基于小波脊线拟合的MFSK信号识别方法

通过MFSK信号的正弦类Haar小波脊线表达式的推导，选取其作为MFSK信号识别的特征参量，进而对MFSK信号进行了识别．针对高斯白噪声对MFSK信号的特征参量的影响，提出利用最小二乘法对正弦类Haar小波脊线进行拟合的方法．最后对2-FSK信号进行仿真，结果表明此方法具有较好的抗噪声性能．     

基于AR模型谱估计的调制方式自动识别算法

使用现代谱估计技术估计出平滑的调制信号功率谱,从信号的功率谱和信号平方的功率谱中提取出谱峰个数和谱峰的峰态量两个特征参数.在不需要先验知识的情况下,可对常用的MPSK和MFSK信号进行自动识别.仿真结果表明,两个新特征值在信噪比较低时（-2 dB）仍然能有较高的识别率.     

一种多进制频移键控信号的调制分类及解调方法

提出了一种多进制频移键控(MFSK)信号调制分类及解调方法,选取截获接收机输出的MFSK信号的时频脊线作为分类特征,利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M．利用时频脊线的Haar小波变换估计码元宽度,并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限,通过对时频脊线抽样判决,实现了MFSK信号的解调．理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性．     

基于参数统计的数字信号类间识别

针对常用的4类数字信号MASK、MFSK、MPSK、16QAM,提出一种基于参数统计的识别算法。文章对延迟共轭相乘后的相位进行了详细的推导,并利用不同类信号的3个参数（基于瞬时幅度的统计参数A、延迟共轭相乘后的相位方差、差分运算后的包络方差）的差异实现了信号的类间识别。大量仿真实验及实际数据测试表明,本文方法简单,且在snr≥4dB时有较好的识别性能。     

类Haar小波与数字信号调制识别

调制识别在通信侦察和通信对抗中有着重要应用。为了利用小波变换进行数字调制的类型识别，提出了具有比Haar小波更好频率局域化特征的类Haar小波概念，从理论上论证了正弦型类Haar小波用于MPSK和MFSK信号调制识别的可行性，详细推导了小波系数幅度与相位跳变或频率跳变之间的关系，并对分类识别器进行了仿真。理论和仿真结果均表明，在一定信噪比条件下，正弦型类Haar小波不仅能用于通信信号的调制识别，且具有比Haar小波更好的抗噪性能。     

利用累量不变量对MPSK信号分类

针对MPSK信号的分类问题，提出一种新的基于高阶统计计量的分类特征。新特征对MPSK信号星座图的平移、尺度和相位旋转变换具有不变性，并可抑制有色和白的加性高斯噪声。新特征用于MPSK信号分类，在给定的数据长度和中等信噪比条件下，得以了很高的识别概率。最后给出了计算机仿真结果，并与已有算法进行了比较。     

MPSK信号小波变换过零特征分析

小波变换提供品质因数Q恒定的滤波器分析，能够精细刻化M电平相移键控（MPSK）信号在码元转换时刻的相位跳变。给出了MPSK信号小波变换后在时间—尺度图谱上小波系数的过零特征。通过构造特殊的数字序列，分析了小波系数过零点分层数与MPSK信号的电平数M的对应关系，详细讨论了MPSK信号不同的相位跳变模式与过零点层次性的内在联系。提出了基于小波变换过零特征的MPSK信号调制类型识别方法。仿真结果表明，MPSK信号小波变换存在显著的过零特征，基于该特征的MPSK信号的类型识别方案是可行的，为软件无线电的实际应用提供了理论参考。     

多进制数字调制识别算法研究

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用.在Nandi和Azzouz提出的数字调制识别算法基础上,针对MASK、MFSK和MPSK 3大类多进制数字调制信号,提出了一种基于瞬时参量峰度的自动识别算法.仿真结果表明：当信噪比大于10 dB时,该算法具有良好的识别效果.     

支持向量机在图像隐秘检测中的应用

研究了支持向量机的学习算法，提出了基于支持向量机的图像隐秘检测算法，选取了两种隐秘软件F5r11和Jsteg4．1进行了大量的隐秘检测实验．通过实验发现，二次规划函数中惩罚因子C的选取对识别率影响较大，给出了不同C值之下的检测结果．实验结果证明，该算法的识别率较Fisher线性判别算法有了明显提高．     

光纤振动信号识别的线性尺度不一致校正方法

针对光纤振动信号存在线性尺度不一致的问题,本文提出了一种校正方法.首先,对数据进行预处理并截取等长的单个振动信号形成数据库;然后,将存在尺度不一致的信号进行梅林变换,使信号还原到同一尺度,得到不变特征的提取;最后,对数据进行傅里叶变换,获得频谱特征后,将校正前后的数据送入BP神经网络中进行分类.实验采用镐刨、挖地、小跑3种信号进行验证,校正后数据识别率分别提高了4%、10%和12%.实验结果表明该方法能够有效解决光纤振动信号尺度不一致问题,并与未校正数据相比,校正后数据进一步提高了信号识别率.     

远程水声通信MC-MPSK及均衡方法

水声信道是一种多途、时变和频散的信道，声波在其中的传输行为十分复杂，加之水声传输的带宽有限及远距离传输时的载波频率较低，使得传输距离和数据率这一对矛盾尤为突出，如何在增大作用距离的同时提高传输数据率是水声通信的难点。在80km海上试验和分析研究MC、MPSK编码调制的基础上，提出了适合于远程高速水声通信的MC-MPSK的编码调制方法，以及基于MC-MPSK编码调制的梳状均衡方法，建立浅海远程水平通信的信道模型，对均衡器及系统的性能进行仿真，仿真结果表明该编码调制方法可实现低信噪比、多径水声信道的高数据率传输。     

一种基于小波和分形理论的电台个体识别方法

从调制信号中提取发射电台的频率稳定度特征进而实现个体识别是一项极具挑战性的课题。针对MPSK信号提出了一种基于小波和分形理论的特征提取方法。该方法首先利用连续小波变换把MPSK信号幅度中的振荡器频率稳定度信息转移到小波系数中,然后从统计角度提取小波系数的盒维特征,最后用K-最近邻分类器进行个体区分。仿真实验表明,在10dB～20dB内,对于载波频率稳定度差异为ppm级的MPSK信号,该算法平均分类准确率可达95％,为通信电台个体识别技术的实用化提供了进一步理论依据。     

基于小波变换的MFSK信号盲解调算法

针对无先验信息的MFSK（M-ary frequency shift keying）信号提出了一种基于小波变换的盲解调算法。该算法基于morlet小波脊线值与MFSK信号符号之间的对应关系,研究了小波脊线提取、符号率估计、符号同步、调制进制M识别、调制码估计等算法,实现了盲信号的解调。仿真结果表明：2FSK信号的盲解调性能比理论值恶化不超过0．1dB;4FSK信号的盲解调性比理论值恶化约1dB。     

采用非线性变换的MPSK/MQAM符号速率盲估计

提出了一种采用非线性变换的MPSK/MQAM类信号符号速率盲估计方法,充分利用了MPSK/MQAM数字信号相邻符号的相位变化信息,通过对零中频信号进行非线性处理,构造一个非线性变换的复数函数,生成含有符号速率的离散谱线。利用四阶累积量的方法实现在强背景噪声下提取符号速率的基频分量。该方法运算简单,适应性好,对MQAM和MPSK调制的不同阶数、不同成形滤波器系数的信号均适用,低信噪比下仍具有很好的测量性能。