基于参数统计的数字信号类间识别

针对常用的4类数字信号MASK、MFSK、MPSK、16QAM,提出一种基于参数统计的识别算法。文章对延迟共轭相乘后的相位进行了详细的推导,并利用不同类信号的3个参数（基于瞬时幅度的统计参数A、延迟共轭相乘后的相位方差、差分运算后的包络方差）的差异实现了信号的类间识别。大量仿真实验及实际数据测试表明,本文方法简单,且在snr≥4dB时有较好的识别性能。     

一种适用于高阶QAM信号的均衡与载波恢复联合实现算法

针对高阶QAM信号接收解调中的均衡和载波恢复问题,提出了一种基于超指数迭代的均衡与载波恢复联合处理算法,在存在载波频偏情况下,联合实现盲均衡和载波恢复。利用超指数迭代算法对载波相位"盲"的性质及其快速收敛特性,与极性判决锁相环联合实现多径信道条件下的载波频偏捕获及初步均衡,之后切换到判决引导方式完成载波的相位跟踪和最终均衡。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于谱特征的模拟与数字调制方式识别方法

提出一种基于谱特征的模拟与数字调制方式自动识别算法,从信号的包络平方谱中提取单频分量检测值作为特征参数,对模拟与数字调制方式进行自动分类.仿真结果表明,在信噪比大于3 dB时识别率达990%以上.该算法不需要先验知识,计算简单,对数字调制信号的滚降系数不敏感,具有较强的实用性.     

基于最小二乘自适应迭代的宽带波束形成算法

大部分时域恒定束宽宽带波束形成算法的权值拟合运算量较大,导致实用性大大降低.本文给出一种基于最小二来自适应迭代的恒定束宽波束形成器设计方法,同时将RLS迭代算法应用于滤波器组设计中.本文方法易于实现,不受阵形及阵元指向性限制,不受迭代步长影响,且能快速收敛.理论推导及仿真实验验证了本文方法的有效性.     

方形QAM信号的识别算法

提出了一种识别方形QAM信号(4QAM、16QAM、64QAM和256QAM)的新方法,该方法将特征参数和信号降阶算法有效的结合.所选用的特征参数提取简单且易于实现,不受加性高斯噪声的影响;给出了该算法的理论推导,计算机仿真也表明该参数对滚降系数不敏感;选用的降阶方法不受载波相位的影响,较为实用.实验结果表明,该识别方法能够有效的识别方形QAM信号,4QAM、16QAM、64QAM和256QAM的识别率达到80%以上所需的信噪比分别为9dB、15dB、24dB和24dB.     

OFDM信号的盲识别研究

提出一种新的OFDM信号盲识别算法,利用多载波OFDM信号在时域上的近高斯性,提取信号特征参数Q作为分类特征,该参数不受高斯白噪声的影响,且无须知道先验知识,只需在中频直接对信号进行识别,计算简单、利于实现。仿真实验结果表明,在短波信道中,该算法具有较强的抗多径能力。     

基于CASH-CFAR的跳频信号检测

为解决复杂短波环境下跳频信号检测概率低的问题,提出了一种基于恒虚警概率(CFAR)的稳健的跳频信号检测算法.分析了CASH-CFAR算法,为了提高运算速度对其进行了一定的改进,根据跳频信号的特点将其扩展到二维并应用到时频谱图上检测跳频信号,通过形态学图像处理方法滤除噪声.仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比情况下有效地检测跳频信号,并同时抑制定频干扰,检测率较高,运算速度快.     

基于MH抽样逐次搜索的快速MUSIC算法

传统MUSIC测向算法直接用于二维DOA估计时,需要在参数空间中进行二维谱峰搜索,计算量很大.针对该问题,结合了马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与逐次搜索的方法,提出一种快速的MUSIC测向算法.该算法通过将MUSIC谱函数视为信号来向的概率密度函数,采用MCMC的Metropolis-Hastings抽样器对其进行采样,并利用;肖除空间相关性进行逐次搜索从而估计出各个信号的来向,能够在保持常规MUSIC算法性能的高分辨能力同时大大减少运算量.仿真结果表明了该算法的有效性.