无线电信号辨识

本文主要关注了无线电信号识别领域,结合神经网络的相关知识点对无线电信号的自动识别进行了研究,得到了一定的研究成果。本文主要采取了两种不同的分析方法,并着重研究了如何利用小波来提取无线电信号,且用RBF网络来进行聚类的工作方法,取得了良好的无线电信号识别效果,验证了神经网络与无线电小波之间的结合能够有效提升对无线电的识别能力,进而保障无线电工作的顺利进行。     

利用指数范数的QAM信号调制识别方法

针对高阶正交幅度调制（QAM）类信号的调制识别问题，提出了一种利用指数范数的调制识别分类方法，实现了由5种QAM类信号所组成信号集的调制识别。首先，对信号集内待识别信号提取指数范数特征，依次将16QAM和32QAM信号从信号集内识别出来；然后，对信号集内剩余信号提取高斯指数范数特征，依次识别64QAM、128QAM和256QAM信号；最后，根据决策树原理设计分类器，实现信号集内5种QAM类信号的识别。仿真结果表明，在信噪比大于6 dB时，该方法对信号集内的信号的识别正确率超过96%。     

基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术

本文研究了基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术。提取了反映信号调制体制差异的特征参数，并从提高收敛速度和正确识别概率出发，构建了最佳的神经网络分类器。实验结果表明，该技术拥有较好的通信信号调制体制识别性能。     

低信噪比弱调制AM信号的检测与识别

本文讨论高斯噪声环境下低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测与识别问题。利用循环平稳信号谱相关函数和特点和单循环检测器（ＳＣＤ）完成对低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测与调制识别。文中给出循环平稳信号频率平滑谱相关算法（ＦＳＭ）和用于低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测的单循环检测器，并给出计算机模拟计算结果。     

移动通信信号自动调制识别的谱相关方法

一些不同的数字调制信号有着相同或相近的功率谱密度，但它们的谱相关函数却有明显区别。平稳的噪声和干扰的谱相关为零。利用谱相关函数的这些性质可以识别出噪声中的调制信号。本文提出了一种用于移动通信信号自动调制识别的谱相关算法，该方法可以识别各种主要无线系统和标准所采用的调制类型。     

一种单信道时频重叠信号调制识别方法

针对单信道时频重叠信号调制方式的识别分类问题,提出了基于信号相关特性的调制识别方法。在研究所选数字通信信号的相关特性的基础上,提取信号延迟相关和瞬时自相关谱峰的数量、幅度和位置方差作为特征参数,实现了同载频时频重叠双信号的调制识别。仿真结果表明,在理想高斯白噪声背景下,该方法具有良好的识别性能,当信噪比大于-5 dB时,其正确识别率达到95%以上。     

分离通道联合卷积神经网络的自动调制识别

针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 dB。     

基于分数阶傅里叶变换的脉内信号调制方式识别

针对传统的雷达脉内信号调制类型识别方法存在的抗噪性能差和识别率低等问题, 提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的脉内信号调制方式识别算法。该算法分为两步 ：首先根据不同调制方式在调频斜率上的区别,通过FRFT模值随阶数变化的特点,识别出线 性调频信号;然后,再根据阶数为1时FRFT的波形特点,识别出频率编码信号和相位编码信 号。仿真实验表明,该算法在信噪比优于-2 dB的情况下可以完成脉内信号的调制特征 识别,其抗噪性能和识别率均明显优于传统识别方法。     

短波信道下的信号调制方式识别

针对短波信道条件下的通信信号调制识别问题,提取了以信号功率谱的各种特征为主要特征参数,使用判决树分类器,对基于Watterson信道模型下的九类常用短波信号进行调制识别.仿真结果表明,所选取的特征参数具有很好的稳健性,在中等短波信道且在低信噪比条件下有较高的正确识别率,且方法简单便于工程实现.     

一种新的卫星信号调制方式识别方法

根据采样数据恢复信号频谱后,采用频域估计法检测卫星信号中心频率,再利用延 迟相乘法估计卫星信号调制速率。通过内插恢复得到信号星座图,根据星座图特征对无先验 信息的卫星信号调制方式进行识别。利用实测的8PSK和QPSK卫星信号检测了识别的效果, 在信号信噪比低于5 dB时无法得到信号星座图。     

一种欠完备自编码器调制识别技术

基于信号特征进行模式识别的调制识别方法需要先计算信号的高阶特征、高阶累积量再进行模式识别，整体设计复杂，特征不易计算。机器学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力，被广泛应用到模式识别领域中。针对调制识别问题，提出了一种基于欠完备自编码器的调制识别技术，使用欠完备自编码器进行调制信号的特征自动提取，再使用神经网络分类器进行分类识别。整体模型更为简洁，运算复杂度较低，有利于部署在硬件上进行实时识别。对常见的BPSK、QPSK、2ASK、2FSK、16QAM数字调制方式进行的识别实验表明，算法在信噪比10 dB时平均识别率高于0.97，并且在信噪比为0 dB时仍然有0.92以上的平均识别率。     

基于循环谱和高阶累积量的联合模式识别方法

为完全识别当前卫星通信采用的主要调制方式,结合循环谱和高阶累积量两种信号调制识别方法的特点,提出了一种联合识别算法。该算法将循环谱特征加入到高阶累积量识别法中,联合多种特征参数判决构建识别器,首先利用循环谱完成ASK、FSK、PSK信号的类间识别以及FSK信号的类内识别,在此基础上利用高阶累积量方法完成FSK、PSK信号的类内识别。仿真结果表明,该算法能够完全区分卫星通信中主要的调制模式{ASK、2ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK},在信噪比高于5 dB时识别率达88%以上。     

利用累积量和似然特征的卫星单-混信号调制识别算

针对卫星通信中常用调制信号和PCMA类混叠信号的调制识别问题,提出了一种利用 高阶累积量和似然特征的识别算法。算法先对接收数据进行预处理,在此基础上提取4个高 阶累积量特征和1个似然特征,构造一个树形分类器进行调制识别。算法不需要知晓信号的 定时等先验信息,对收发载频存在的频差不敏感。仿真结果表明,算法在正常通信所需的载 噪比下具有较高的正确识别率。     

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。     

基于冲激谱线检测的调制识别

现代卫星通信系统为满足传输速率和加密等要求,采用了多种复杂或高阶复合调制信号。为实现各类调制信号的检测与识别,信号之间不同类型谱的谱线分布是重要特征之一。在介绍常见通信卫星调制信号在不同类型谱下的冲激谱线特征基础上,提出了一种基于线性调频Z变换的冲激谱线检测方法,消除了离散频谱“栅栏效应”对检测值的影响。通过高次方谱和分数低阶循环自相关谱的区域谱线检测方法,构建特征向量进行分类设计,实现对常见通信卫星调制信号的分类识别。该算法在低信噪比、未知码元速率等先验信息的情况下具有较好的识别效果。     

基于GP分布拟合检验的BPSK/QPSK信号调制识别

针对二进制相移健控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)/正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)相位编码信号的调制识别问题,提出了一种基于广义帕雷托(General Pareto,GP)分布拟合优度检验的识别算法。基于极值分布理论,利用观测信号的平方幅度谱构建其超阈值序列,通过检验超阈值序列的分布是否近似服从GP-I分布来实现对BPSK/QPSK调制方式的分类识别。在不同条件下,大量仿真结果证明了所提算法的有效性,并且和已有的调制信号识别算法相比,所提算法具有更好的识别性能。     

一种基于位同步的复杂调制样式识别方法

针对卫星数字化视频广播第二代标准（Digital Video Broadcasting-Satellite -Second Generation,DVB-S2）中的多进制幅度移相键控（Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）信号的调制识别,提出了基于位同步的识别方法。首先利用信号星座图特征对信号包络进行位同步,然后统计信号码元的幅度值个数及其幅度值分布提取统计特征参数,最后利用特征参数完成识别。仿真结果表明,所提算法在载波频率等参数未知的条件下,能够有效对信号进行调制识别。     

一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题，提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法。首先，由短时傅里叶变换（STFT）得到信号每一部分的瞬时频率特征；其次，对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值；最后，用层次决策方法对雷达信号进行分类识别。仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号，在信噪比高于-3 dB时，各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上。     

通信信号调制模式的自动识别技术及发展前景

概述了通信信号调制识别的研究内容、识别算法和发展前景,并对以后的发展提出了自己的建议。     

扩频系统多通道相位差测量技术

论述了扩频无线电信号侦收和测向等应用领域中,在多通道天线和接收机后端采用数 字处理手段,在低信噪比下实现多通道相位差精确提取的方法。阐 述了多通道相位差提取的基本工程模型、中频信号采样处理方法、普通ASK调制信号的相位 差提取方法,以及BPSK调制的扩频信号的相位差提取方法,给出了基于MATLAB7.0.1平台的 仿真图形和结果。该技术已在工程中成功实现。