基于累计量的干扰信号调制识别算法

为解决正常通信中检测到非法或干扰信号时的调制识别问题,该文提出了一种共信道干扰信号调制识别算法。分析了相偏、频偏等未知参数对共信道信号四阶累积量的影响并给出降低这些影响的方法。以信号四阶累积量为识别特征对干扰信号的调制方式进行识别。同时给出干扰信号相偏、频偏等参数的估计。实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于接收信号点极坐标的调制方式识别

提出一种信号调制识别算法.该算法提取接收信号点的极坐标值作为识别特征,利用基于样本与核的相似性度量动态聚类,对不同调制的信号星座图进行分类而完成信号的调制识别.算法较好地克服了相位估计误差的影响,仿真表明该算法有效.     

基于信息融合的信号调制方式识别

本文利用信息融合技术,给出了多系统调制识别方法.单个系统利用高阶累积量构造识别特征.数据加权、特征平均、最小距离方法分别用于多系统数据层、特征层和决策层的融合.仿真结果显示多系统的调制正确识别率高于单系统的正确识别率,其中基于数据层融合的正确识别率高于基于特征层和基于决策层融合的正确识别率.说明信息融合有助于提高调制识别性能.     

基于多天线接收机的信号调制方式识别

针对存在未知载波频偏(CFO)的线性调制分类,提出一种混合似似然比检测(qHLRT)分类器.并且通过使用多天线接收机来进一步增强分类性能.一种基于盲源分离技术的CFO估计器用于qHLRT分类器中,同时对不同天线支路的相移作出估计.针对AWGN信道M进制QAM信号进行仿真,结果显示带有该估计器的qHLRT分类器可以有效降低未知CFO的影响,利用空间分集可以进一步提高分类器性能.     

基于谱相关特征的信号调制方式识别

在对不同调制信号谱相关函数及其三组特征谱平面图分析的基础上，提出几种可用于调制信号自动识别的谱相关特征参数，并讨论了对其识别的方法与流程。仿真表明，该方法在低信噪比下识别效果良好。     

有频偏的星座图恢复和匹配

提出一种调制识别算法。首先利用载波相位跟踪盲分离算法估计载波频偏,以消除其对星座图恢复和匹配的影响。然后通过样本与核的相似性度量的动态聚类来恢复信号星座图,利用准最大似然分类准则,完成重构星座图与预期星座图的匹配。在存在频偏的情况下,仿真表明该算法的有效性。     

一类带时滞营养循环的竞争恒化器模型的全局稳定性

本文应用Liapunov泛函方法研究了一类带分布时滞的恒化器模型正平衡点的全局稳定性,给出了平衡点含时滞和不含时滞的全局稳定性的充分条件。     

基于QR-RLS算法的OFDM系统盲自适应时域均衡器

在正交频分复用(OFDM)系统中,使用时域均衡器来消除由于循环前缀长度小于信道时延扩展长度而导致的符号间干扰。为了克服Merry算法收敛速度较慢的缺点,提出了一种适用于无线时变信道环境的改进的盲自适应时域均衡器。该算法利用QR-RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了Merry算法的收敛速度和鲁棒性。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛速度明显优于Merry算法,且性能接近MSSNR算法最优解。