数字调制信号制式识别新方法

通过分析数字调制信号功率谱及高阶谱特征,对高阶谱的求取方法作了改进,并在此基础上提出新的特征参数,结合瞬时统计特征,采用支持向量机分类器,实现了AWGN信道下数字通信信号的制式自动识别.仿真表明,所提取的特征参数具有较好的抗噪性能,对调制参数的变化具有稳健性.考虑脉冲成形的影响,在信噪比大于12 dB时,单种信号最低正确识别率大于98.5％,平均识别率达99.5％以上.     

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%。      

自动识别数字调制方式的一种方法

提出了一种对经符号成形的数字通信信号进行调制方式自动识别的方案,该方案将数字已调信号的瞬时特征与功率谱特性相结合,设计了一组对信号信噪比不敏感的特征参数。通过提取经升余弦滤波成形的2FSK等六种常用的数字调制信号的5个特征参数,分别采用决策树和神经网络分类器进行调制方式自动识别。仿真表明,当信噪比为11dB时,采用决策树分类器对除2ASK外的5种信号的识别率在95%以上,神经网络分类器此时对所有信号的识别率达到了98%以上,证明了该方案的有效性和可行性。     

一种新的数字信号调制式盲识别算法

现有的调制识别算法多应用到信号的瞬时频率和瞬时相位信息,而瞬时频率和瞬时相位的提取需要载频、码元速率等先验信息,载频的偏差限制了其识别性能的进一步提高。基于此,提出了一种仅依靠信号瞬时幅度信息进行肓识别的新算法．该算法不需要任何先验信息,介绍了一种对MFSK和MPSK信号非常有效的瞬时频率的近似提取法,然后选择特征量对调制类型进行分类识别,最后进行计算机仿真,仿真结果表明该算法识别性能良好,对载频偏差不敏感,有着很好的稳定性。     

卫星通信常用数字信号调制方式识别研究

无线通信作为现代通信的重要组成部分之一,如何对其信号调制方式进行有效识别,已成为通信领域内的一个重要难题。文章就其较常用的几个数字信号调制方式,基于特征提取的模式识别,选取几个常用的特征参数[1,2]、采用包络参数,通过MATLAB仿真,研究数字信号调制方式识别。通过多次仿真结果表明,得到较好的结果,具有较高的识别率。     

利用幅度特性对数字信号调制方式进行识别

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用。针对数字信号（2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK）的调制方式,本文提出了一种只利用调制信号瞬时幅度特性便可以对调制信号进行识别的新算法,利用特征参数提取与决策树分类器结合对以上6种数字信号进行调制识别。首先提出了使用希尔伯特变换和解析函数对数字信...     

基于LabVIEW的软件无线电调制制式的自动识别

在软件无线电的基础上,用软件LabVIEW的方式实现通信信号非实时的自动识别。调制制式的自动识别是非合作通信系统接收机设计的重要研究课题。利用特征参数研究了软件无线电中常用调制制式信号的自动识别,并基于决策树识别方案,对叠加了高斯白噪声的通信信号用LabVIEW编制了自动识别模块,仿真结果表明该算法具有较为理想的识别效果。     

模拟调制信号的自动调制识别

调制方式是通信信号的一个重要的特征参数.无论军事或者民用目的,都通常需要对这些信号进行监测.因此对自动调制识别算法的研究具有十分重要的意义.本文基于某无线电监测系统,研究了六种模拟调制信号的自动调制识别算法.针对DSB信号,设计了一个新的特征参数来描述其相位特征,有效的解决了噪声对其相位跳变的影响.文中给出了其表达式和计算流程.通过正交变换得到信号的特征参数.在SNR=5dB时,正确识别率达到97%以上.理论分析与仿真结果证明算法的有效性.     

一种数字信号调制方式识别方法

数字信号调制方式的识别是近年来迅速发展起来的一门新技术,它是信号分析领域的重要组成部分。调制识别技术具有很高的实用价值。在军用和民用方面都有重要应用,如通过调制识别技术查清相关信号的参数和性质。这里针对短波信道条件下的MPSK信号调制识别问题,研究了一种基于功率谱和谱相关为特征的调制方式的分类与识别方案。该方案中提取了以信号功率谱的各种特征为主要的特征参数,通过对BPSK、QPSK、8PSK几种常用的数字信号进行仿真识别表明,该方法简单便于工程实现,具有很好的实用性。     

基于改进遗传算法下的数字信号特征值调制识别

通信信号的调制识别及调制参数特征值的估计是信号处理领域的一个重要研究方向。本文在改进遗传算法的基础上,首先确定最能表现信号调制差别的特征值集合,将该集合作为最优秀基因库,然后在遗传的演化过程中通过选择、交叉、淘汰引起的优秀基因库的变化,遗传过程中引入竞争惩罚策略引起基因库的优化,保证每代都是高质量的基因。     

数字调制信号的自动识别

由于多调制的存在,对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式,因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一.文中研究了8种常用数字调制信号识别的特征参数集,并采用决策树判别方法进行分类识别.仿真结果表明,在SNR≥10dB时,识别正确率在99%以上.其特点是,算法简单,识别正确率高,达到了自动分类识别的目的,并有利于实现识别的实时化.     

通信信号数字调制方式自动识别算法研究

自动调制识别是非协调通信系统接收机设计中的重要研究课题,该文针对工程中的应用提出了一种调制识别算法。与已有的算法相比,该算法结构简单,计算量小,适合实时计算,而且在低信噪比环境下有较高的识别准确度;同时考虑了符号成形对参数提取的影响,更能满足工程上的需要。     

利用高阶累积量实现数字调制信号的识别

文中提出一种基于高阶累积量识别多种数字调制信号的算法。首先推导计算各信号的八阶累积量,从二、八阶累积量中提取一个特征参数,实现以更少参数识别更多信号的目的;然后,为提高MFSK的识别率,从微分后MFSK信号的四、六阶累积量中提取一个特征参数完成识别。仿真结果显示,通过利用这两个参数可以实现2 ASK/BPSK、4 ASK、8 ASK、QPSK、8 PSK、2 FSK、4 FSK、8 FSK、16 QAM、64 QAM等多种数字调制信号的识别。     

一种新型的数字调制信号的识别

为解决信号调制方式在低信噪比情况下识别率低的问题,提出了TFC-KNN（Time-frequency analysis and higher-order cumulants-K nearest neighbor）算法。该算法在信号时频分析的基础上引入了高阶累积量,采用K-NN近邻算法对信号进行分类。算法中所采用的信号特征参数能有效地抑制加性高斯噪声。仿真结果表明,在信噪比不小于5 dB的情况下,该算法对不同的调制信号的识别率在96％以上。     

一种改进的数字信号自动调制识别算法

在非协作通信中,要对截获的信号进行解调以获取其信息,必须首先识别出信号的调制样式。在对六种数字信号的自动调制识别中,由于对瞬时相位求差分直接获得的瞬时频率存在很大的误差,使用了一种频率估计方法对其进行平滑处理;由于噪声对信号幅度的干扰很大,严重影响ASK2和ASK4的区分,对识别算法进行了改进。仿真实验证明,当信噪比为10dB时,对六种信号的平均正确识别率达到99.71%。     

非高斯噪声下数字调制信号识别方法

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。     

基于高阶累量的数字调制方式识别

数字通信调制方式识别一直是信号截获处理方面的热点课题,是信号筛选和解调的基础,在通信对抗中意义重大。本文提出了以接收信号的四、六阶累量为特征来识别数字调制信号,文中进行了理论推导,并做了仿真验证该方法的可行性,实现了对2A SK/2PSK、4A SK、8A SK、4PSK、8PSK、16SQAM等数字调制类型识别。     

基于参量直方分布的数字信号调制识别

提出了基于参量立方分布的数字调制信号的神经网络识别方法，在提取信号瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率参量的基础上，将其立方分布作为数字通信信号调制方式识别的特征，用于神经网络的训练与识别。仿真结果说明，这种方法保留了原始信息的明显特征，对数字调制信号识别率高，且具有逻辑关系简单、便于进行实时处理、易于实现等优点。     

低信噪比下数数字调制信号的自动识别

提出了一种基于谱特征和高阶累积量的数字通信信号自动调制识别新方法。该方案从接收信号中提取一组稳健性强的特征参数,具有计算简单,无需先验信息,同时具有较好的噪声抑制等特点,能在低信噪比情况下快速有效的进行调制信号的自动识别。仿真结果表明,在信噪比SNR大于3dB时总体识别率在96%以上。该方案具有实用性和可行性。     

差分运算在数字调制制式识别中的应用

随着数字通信技术的发展，数字信号调制制式的识别成为近年来的研究热点，本文将差分运算应用到数字调制制式的自动识别当中，设计了一种新的算法，能够成功识别2ASK，4ASK，2FSK，4FSK及2PSK五种信号。仿真结果表明，该算法具有较高的识别率。