排序方式: 共有42条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
针对多径信道下传统的OFDM信号识别方法存在循环前缀较短时估计性能不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出一种基于MUSIC算法的OFDM信号识别方法。该方法首先分析了OFDM信号和单载波信号的结构特点,然后对两类信号的自相关矩阵进行奇异值分解,提取奇异值矩阵,最后根据奇异值矩阵中较大非零奇异值的个数实现OFDM信号的识别。仿真实验表明,该方法仅需较少的OFDM符号就可以实现短循环前缀OFDM信号的识别,且识别性能优于传统方法。 相似文献
12.
针对传统的OFDM信号参数估计方法在短循环前缀条件下存在估计准确率不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出了一种基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法。首先利用OFDM信号相关参数样本区间内的预估值对接收信号进行解调,然后根据解调出的OFDM基带符号构造符号峰态特征函数,最后从理论上证明了可通过检测符号峰态的最小值实现OFDM信号循环前缀长度和有效符号长度的联合估计。实验仿真结果表明,该算法克服了传统方法难以估计短循环前缀OFDM信号参数的缺陷,仅用较少的OFDM符号数就可以实现短循环前缀OFDM信号的参数估计,并且其估计性能优于传统方法。 相似文献
13.
15.
16.
17.
针对实际复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取面临的标签样本缺失问题,将半监督学习理论引入到通信辐射源细微特征提取,提出一种半监督框架下的局部近邻保持正则化判别分析方法。该方法在双谱估计的基础上,通过向线性判别模型中有效融入由无标签样本所提供的流形结构信息,从而将线性判别方法扩展到半监督学习。在实际采集的同种型号、同种厂家、相同批次以及相同工作模式的不同FM通信电台数据集上的实验结果表明,该方法能够获得更优的分类识别性能。 相似文献
18.
针对等距特征映射(ISOMAP)算法计算复杂度高的问题,提出了一种新的基于最小子集覆盖(MSC)策略的快速等距特征映射算法(Fast-ISOMAP)。与原始的ISOMAP算法相比,Fast-ISOMAP算法在不显著改变原始ISOMAP算法嵌入性能的条件下,大大提高了算法的计算效率,也适用于大规模流形学习问题。在标准数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
19.
通信电台信号的小样本条件造成了电台个体识别准确性欠佳的问题,本文首次提出基于半监督矩形网络进行通信电台个体识别,克服小样本条件对电台个体识别效果的影响.首先提取电台信号的矩形积分双谱特征,人为注入噪声构成污染样本,在半监督矩形网络编码器中有监督训练,其训练结果通过网络径向连接传给解码器,解码器再无监督学习,重构未污染的原始样本,从网络顶层提取电台个体特征,输入softmax分类器实现分类识别.在实际采集的电台数据集上的实验结果说明,本算法在小样本条件下相比现有算法能更准确识别同型号的电台个体. 相似文献
20.
针对利用传统方法估计OFDM(正交频分复用)信号SNR(信噪比)存在算法复杂度高、步长选取不易确定等问题,提出了一种OFDM信号SNR估计算法。利用相关性函数完成对两种不同保护间隔OFDM信号的判别,并根据不同保护间隔的结构特点,分别提出两种不同的SNR估计方法,最后将判别结果与相应的SNR估计算法相结合,完成对OFDM信号的SNR估计。仿真结果表明,该算法无需辅助数据,计算简单,在不同的SNR条件下均具有较好的识别效果。 相似文献