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。     

高速多进制正交扩频通信系统的编码和调制

介绍了多进制正交扩频通信的基本原理以及正交扩频码的选取 ,提出了传输两个逻辑信道 ,实现快速同步捕获和高速信息传输的新方法 ,适合于高速分组无线网的应用环境 .最后给出了传输信息速率为 2 5 6kbit/s和 5 12kbit/s,码片速率为 4 0 96MChip/s的 16进制正交扩频编码和QPSK调制器的实现方案及试验结果     

8进制星座下多层码调制的高斯信道容量研究

详细分析和比较了多种8进制信号星座对应的信道容量限；获得了适合于带限高斯信道中多层码调制的星座设计．结果表明，合适的信号设计可以最大化多层码的编码增益．     

高速率GNSS电文多进制编码调制技术

为解决导航电文信息速率制约导航系统性能的问题,提出了一种基于码移键控调制和多进制低密度奇偶校验码的新型全球卫星导航系统（GNSS）信号编码调制技术.在-130 dBm的接收电平、误码率不大于10^-7的指标下,该技术可以达到1 500 bit/s的有效信息速率,并且具有信号结构简单、与现有GNSS信号兼容性强等优势.理论分析和仿真结果证明,该技术突破了现有卫星导航信号体制下的信息速率极限,能够克服复杂信号结构造成的难以独立捕获跟踪的问题,在卫星导航系统中有比较重要的实用价值.     

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．     

广义直方图多Bin多进制水印算法

基于直方图的数字水印算法,因具有较强的抗几何攻击和图像处理攻击能力,一直是信息隐藏领域研究的热点.为了进一步扩大容量和解决比例关系相等问题,提出了多Bin多进制直方图数字水印算法概念,引入图像直方图多Bin全局调整策略,设计了一种广义的多Bin多进制图像数字水印算法.实验结果表明,设计的算法比现有算法至少提高2倍的嵌入容量;同时,在满足载体图像视觉质量的基础上,还能抵抗一定程度的几何攻击和图像处理攻击.     

基于高阶累积量的数字调制信号识别算法

介绍了一种基于高阶累积量的数字调制信号识别算法,利用从信号的二阶、四阶和六阶累积量中提取的3个特征参数实现多种常用数字调制信号的识别,可以很好地抑制高斯白噪声,且允许有相位偏差,能够在较低信噪比下实现对2ASK/BPSK、4ASK、QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、16QAM等多种信号的分类。经理论推导和仿真实验,证实了该方法的有效性。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别算法

介绍了一种基于高阶累积量的数字调制信号识别算法,利用从信号的二阶、四阶和六阶累积量中提取的3个特征参数实现多种常用数字调制信号的识别,可以很好地抑制高斯白噪声,且允许有相位偏差,能够在较低信噪比下实现对2ASK/BPSK、4ASK、QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、16QAM等多种信号的分类。经理论推导和仿真实验,证实了该方法的有效性。     

一种引力搜索优化神经网络的调制识别算法

为了提高低信噪比条件下调制信号识别率,提出一种基于引力搜索算法优化神经网络的数字调制识别算法。首先通过瞬时特征、高阶累积量和小波变换提取信号的6个特征参数。然后基于Tent映射初始化神经网络的权值和阈值,降低局部收敛的概率;当陷入局部最优时,对精英粒子进行柯西扰动,增加全局搜索能力;通过自适应改变引力衰减因子代替原有固定取值,从而提高引力搜索算法的收敛速度。最后利用混合引力搜索算法优化神经网络,将特征参数输入优化后的神经网络分类器对信号进行分类识别。仿真结果表明,该识别算法在信噪比为-1dB时,信号的整体识别率达到95%以上。     

一种基于ITD参数的数字调制识别算法

提出了一种基于固有时间尺度分解的特征参数提取方法,并基于参数的可分性进行参数选择,用于数字调制方式识别．仿真结果表明,利用该方法仅使用3个特征参数,便可在信噪比为5dB时达到94％以上的平均识别率．所提出的特征提取方法对接收信号的频偏不敏感、不依赖码元同步、计算复杂度很低、便于实时实现,适用于通信侦察系统和基于干扰重构抵消的通信系统．     

通信信号数字调制方式 自动识别的特征矢量研究

数字调制方式的自动识别是通信中信号接收和分析的一个重要内容。而形成一个完备而必要的特征矢量空间，又是模式识别的一个重要的预处理过程。本文在总结各种基本数字调制信号特点的基础上，综合信号的瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率等统计特性形成了需要的模式识别特征空间，为进一步完成数字调制方式的自动识别打下基础。     

高速分组无线网中M进制正交扩频方法的研究

基于M进制正交扩频通信的基本原理,给出了正交扩频偏码的产生和选取原则,提出了适合于高速分组无线网的应用环境和能够实现快速同步捕获和高速信息传输的新方法,即传输信息的同时,增加同步捕获逻辑信道,设计了用Walsh函数和m序列扩频编／解码的QPSK调制解调实验系统,证实了方案的有效性。     

利用特征函数识别相位调制信号

由于信号的特征函数含有大量相位信息,因此可以用来识别相位调制信号。文章经过分析发现,同一种信号星座图不同,其特征函数的相位也不同。文中选择信号集{QPSK、8PSK、矩形8QAM、圆形8QAM、矩形16QAM、星形16QAM}来举例说明利用特征函数识别相位调制信号的可行性。仿真证明当信噪比为5dB,码元个数为400个时识别率达到90%以上。     

数字调制信号多重分形特性分析

多重分形能够对分形集的局部尺度行为进行精细的描述,可用于时间序列内在特征信息的精细刻画和准确提取。非高斯性和长程相关性是一时间序列具有多重分形特性的重要标志,验证数字调制信号的多重分形特性,能够为利用多重分形理论进行数字调制信号分析提供理论基础。文章根据斜度系数和峰度系数,验证了数字调制信号的非高斯性;根据Hurst指数验证了数字调制信号的长程相关性;理论分析和仿真结果证明数字调制信号具有多重分形特性。     

基于谱相关和分层结构神经网络的数字调制识别

本文提出了一种基于接收信号的谱相关函数和参数统计方法,提取出可用于数字调制信号识别的统计参数,该特征有效地抑制了高斯白噪声的影响,能实现对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK、8PSK等六种数字调制信号的识别。分类器采用了分层结构的神经网络分类器,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5dB时,系统的正确识别率可达95%以上。     

数字通信信号调制方式识别算法的改进研究

为克服数字通信信号调制方式识别算法识别类型少,步骤复杂,识别率低等问题,在已有识别算法的基础上,通过对信号特征参数的分析和提取,提出一种基于决策理论的数字通信信号调制样式识别的改进算法。该算法通过比较不同信噪比下特征参数的取值概率直方图,选择判决门限值。同时,应用最大似然法则,并采用了可变的判决门限值,以得到最佳判决门限。研究结果表明,在信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio）为10 dB时,算法的正确识别率达到96%以上,可识别包括噪声在内的7种信号,且信噪比为6～15 dB时,该算法的正确识别率不低于92%。     

一种新的手写体数字识别方法

应用多分支二阶伪二维隐马尔可夫模型进行了手写体数字的识别,引入了多分支二阶伪二维维特比算法对模型进行训练,该训练算法比传统的前后向算有下述优点：１,避免了下溢出问题。２．运算精度大大提高．３。运算速度加快。采用多分支模型可以更充分描述模型特征,其识别率高于普通伪二维隐马尔可夫模型,试验结果训练集识别率９６．１％、测试集９４．９５％。     

通带MQAM信号调制方式识别方法

提出了一种实现MQAM信号调制方式分类的方法．该方法在通带内利用Hilbert变换提取瞬时包络,然后统计瞬时能量分布向量作为特征向量来实现调制方式分类,避免了搬移到基带过程中带来的频差、相差等计算误差．同时给出了该方法对部分MQAM信号进行仿真识别的结果,在信噪比不低于10dB的情况下,对4QAM,8QAM,16QAM的正确识别率达到100％,对32QAM,128QAM的识别率在95％以上,对64QAM,256QAM的识别率在90％以上,证明了该方法的有效性．     

基于LabVIEW的PSK调制信号的识别

近年来,由于数字调相信号的自身特点,伴随着数字通信的飞速发展,其应用日益广泛,因而研究如何进行数字信号的调制识别就变得十分必要,本文将在LabVIEW开发环境下,结合倍频和直方图方法完成对数字调相信号的识别。倍频和直方图方法识别信号各有优缺点,使用倍频方法,无法识别UQPSK信号,同时直方图无法识别OQPSK信号,故提出一种新思路,通过LabVIEW软件将两者结合,最终通过实验验证了BPSK、QPSK、OQPSK、UQPSK四种信号的完全识别。