QPSK信号码元速率估计

接收端码元速率的估计,有助于获取信号调制规律,便于信号正确解调。以π／4-QPSK为例,在解决小波变换尺度优化选取和基带快速提取的难点的同时,旨在运用小波变换估计信号码元速率。具体方法是利用QPSK相位跳变发生在码元周期交替处的特点和Haar小波的相位特点,使小波变换系数极大模值出现在码元速率整数倍处;根据极大模值构造出同频率冲激序列,从其功率谱图上估计码元速率。经Matlab仿真,的确能估计出信号码元速率为500B。该方法所得估计值受噪声变化影响甚微,且在一定范围内小波变换尺度越大,分析效果越好。     

基于小波变换的MSK信号码速率盲估计

针对最小频移键控调制信号的码速率估计问题,提出一种基于Haar小波变换的MSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作傅里叶变换得到信号频谱,对频谱频点分析粗估计信号的码速率,接着通过粗估计的码速率选取短时傅里叶变换窗函数长度和3个小波尺度,利用短时傅里叶变换得到信号瞬时频率变化,再利用小波的边缘检测特性对信号瞬时频率序列相位跳变点检测,最后对检测结果作频谱分析,估计频率得到MSK信号的码速率。仿真结果表明,高于信噪比门限时本算法可以对MSK信号码速率有效估计。     

一种CPM信号的符号速率估计算法

在非合作通信中,调制参数估计是信号盲解调的必要前提,符号速率就是其中的一个重要参数。对于连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)信号,符号速率的精确估计对于信号的盲识别、参数估计及盲解调等都具有重要的意义。针对符号速率估计中存在的问题,提出了一种基于瞬时频率的符号速率估计算法,通过相位差分求取信号的瞬时频率,对瞬时频率值进行快速傅里叶变换得到瞬时频率谱,并根据瞬时频率谱求出符号速率的估计值。仿真实验结果表明,该算法不需要较大的数据量,且识别速度快,具有很好的抗噪声性能。     

MPSK信号循环谱检测与码元速率估计改进算法

利用循环谱理论对MPSK信号进行检测和参数估计,分析了其循环谱包络特征;在有限数据下,为实现更低信噪比情况下MPSK信号的检测与码元速率估计,提出一种改进算法。该算法基于数据分段处理和重叠保留,通过在非零循环频率上一维谱峰搜索实现信号检测与码元速率估计,能够有效地抑制噪声的影响,避免多维搜索,计算量小。分析了算法性能,给出了算法实现的具体步骤,并进行了计算机仿真。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

相位编码信号的谱相关分析与调制参数估计

对BPSK和QPSK信号的谱相关性进行了详细的理论分析,并通过计算机仿真得到了两种信号的谱相关图,最后利用信号谱相关函数特征谱的非零循环频率处峰值的位置估计出信号的载频和码元速率,并通过仿真实验对估计算法性能进行了评估,该方法在低信噪比的情况下也具有较好的估计效果。     

基于HHT的多分量LFM信号检测与参数估计

文中将Hilbert—Huang变换应用到多分量线性调频信号（LFM）信号的分析中：首先利用经验模态分解法（EMD）将原信号分解成有限个本征模态函数（IMF）；然后埘各个IMF进行Hilbert变换，获取瞬时频率、瞬时振幅，得到信号的Hilbert谱，该谱反映r瞬时振幅在频率一时间平面上的分布，从而可以比较准确地检测和估计各LFM分量的初始频率和调频斜率等参数。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于Radon-Wigner变换的LFM扩谱信号的检测

提出了基于Radon-Wigner变换的线性调频扩谱信号的检测方法。根据LFM扩谱信号的特点,首先采用倒谱法估计出信号的码速率,然后截取一个码元的信号来提取码内的细微特征,通过检测由RWT生成的变换域,可以准确提取信号的调频斜率、载频等参数。理论和仿真实验表明,该方法有较强的抑制噪声能力。     

基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计

为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法.首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计;然后,利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点,提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面,对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计.仿真实验表明,在全频段信噪比不小于0 dB时,AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数.     

基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法

Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF),并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上,提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法,通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置,并据此求出相应点的瞬时频率和幅度,最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验,结果表明,与Hilbert变换结果比较,借助该算法得到信号的时频幅度谱和边际谱结果更精确、频率分辨率更好。     

Alpha稳定分布下基于RHMy滤波的MQAM信号码元速率估计方法

针对Alpha稳定分布噪声环境下,传统的MQAM信号码元速率估计方法性能恶化甚至完全失效的问题,本文结合了改进的Myriad类滤波与小波变换法的优点,提出一种基于递归混合Myriad滤波(Recursive Hybrid Myriad filter, RHMy)的高阶消失矩二次小波变换法对MQAM信号进行码元速率估计。首先采用RHMy滤波充分抑制噪声中的脉冲成分,再采用高阶消失矩小波估计码元速率。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境中,相比于多尺度Haar小波变换法、分数低阶循环谱法与基于加权Myriad滤波(Weighted Myriad filter, WMy)的小波变换法,该方法有效的提高了低广义信噪比下的估计精度,同时在不同的脉冲噪声条件下具有较好的鲁棒性。      

短时频率稳定度特征分析的FSK信号个体识别

针对通信电台个体识别问题,提出一种利用码元持续时间内短时频率稳定度的指纹特征识别FSK信号电台的方法。采用改进的多周期“过零点”法提取瞬时频率,然后计算瞬时频率的信息维数特征,最后利用最近邻分类器实现电台个体识别。在高斯信道和短波信道下进行的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于瞬时包络特征的跳频电台个体识别方法

通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,本文在论证跳频信号跳变瞬时包络可以作为电台个体细微特征的基础上,提出了一种基于跳频信号瞬时包络特征的跳频电台个体识别方法。首先基于一种改进的基于小波变换的包络提取算法,提取出了样本信号跳变时刻的瞬时包络,并减轻了噪声等因素的影响。其次,分离并定量计算其盒维数和信息维数等瞬时特征,将得到的跳频信号的瞬时细微特征变换为一个特征向量,之后采用基于构造型神经网络的分类方法实现不同跳频电台的个体识别。最后对实际工作状态下3种型号电台进行个体识别,实际数据的实验结果验证了算法的有效性。      

一种CPM信号参数盲估计方法

针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。     

基于离散小波分解和频率脊线分析的CPM信号符号速率盲估计

非合作接收条件下,连续相位调制（CPM,Continuous Phase Modulation）信号多变未知的信号体制使其符号速率盲估计一直是分析该类信号的难点之一.现有的算法大多直接基于信号的瞬时频率或循环平稳性,存在抗噪性能差,不适用于多指数CPM信号等问题.针对该问题,本文通过分析小波变换在信号分解和时频分析中的优势,提出一种综合利用离散小波（DWT,Discrete Wavelet Transform）分解和频率脊线提取的CPM信号符号速率估计的新算法.算法对比分析表明,所提算法具有更好的抗噪性能且在小数据量时也能达到较好的估计性能.     

MPSK信号载频盲估计

研究了相位编码信号（MPSK）的载频盲估计算法。在没有接收信号先验知识的情况下，首先对MPSK信号载频进行粗估计，然后进行相关运算把信号，接着估计码速率，得到载频和码速率的估计值，就把载频估计问题转化为频偏估计问题。利用基带MPSK信号的相位函数是分段线性函数且每一段直线的斜率均正比于频偏的性质，对接收信号的相位函数进行处理，把分段直线变成一条直线，最后运用最小二乘拟合法得到直线的斜率从而得到频偏估计。仿真表明本算法在没有先验知识的情况下可以对MPSK信号载频进行精确估计。     

基于瞬时频率的数字调制方式自动识别算法

数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都极为重要。为了自动识别FSK2,FSK4,PSK2,PSK4四种数字信号的调制方式,提出一种新的瞬时频率提取方法,该方法不需要对相位进行去卷叠处理,也不需要实现码元同步,与现有方法相比,运算量显著减少,鲁棒性强,可用于实时处理中。在此基础上提出三个特征参数和一种基于判决理论的调制方式自动识别算法,给出识别算法的实现流程。计算机仿真结果表明,在信噪比为-3 dB时,识别算法的平均识别率大于等于99%,证明新的瞬时频率提取方法和调制方式自动识别算法是有效的,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。     

一种快速的多二相编码信号参数估计方法

多同时到达二相编码信号的参数估计是雷达和通信对抗等领域的典型问题。本文提出一种基于定尺度小波变换的多二相编码信号参数估计方法。采用基于傅立叶系数插值的迭代算法,提高信号载频的估计精度,并提出一种能有效提高码速率估计精度的改进算法。仿真试验证实该方法在低信噪比下具有较好的参数估计性能和实时处理能力。     

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%。     

LFM信号参数估计算法研究

初始频率和调频斜率是表征线性调频信号频率特性的基本参数,如何准确快速地估计它们具有的重要意义。针对传统LFM信号参数估计算法中繁琐的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用高阶差分估计LFM信号瞬时频率特性,最后用直线拟合LFM信号瞬时频率特性从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真实验验证了本文算法的有效性,说明本文算法能够给出满意的参数估计结果。