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。     

用于APSK和QAM信号信噪比估计的改进分段数据拟合算法

为提高幅相键控(APSK)信号和正交调幅(QAM)信号信噪比估计范围和精度,提出了一种改进的信号信噪比估计算法。算法首先计算接收信号平方的均值和绝对值的均值之比,然后根据星座图特征,利用多项式拟合该比值与信噪比的关系。在拟合过程中,对信噪比区间进行分段拟合来提高各段拟合精度,并用蒙特卡洛仿真经验值修正算法的固有偏差,从而得到信噪比的近似无偏估计。仿真结果表明,当信噪比估计区间为-5~20 dB且数据长度合适时,16APSK和32APSK信号信噪比估计偏差均值小于0.5 dB,标准差小于2 dB;该算法对16QAM和32QAM信号信噪比估计的标准差小于传统数据拟合算法。该算法运算复杂度较低,便于实时应用和硬件实现,对恒模和非恒模信号均能实现信噪比宽范围精确盲估计。     

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。     

运用高阶累积量和SVM的调制自动识别

针对数字信号调制模式识别问题,提出了运用高阶累积量和二叉树支持向量机（SVM）进行 自动识别的算法。该算法首先使用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造了5个新的分类特征 ,然后利用二叉树支持向量机分类器实现了8种信号的有效分类。仿真结果表明,该算法优 于直接多类分类支持向量机算法,在信噪比大于5 dB时,识别率达到90%以上。     

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。     

一种简单多径信道下的调制识别方法

为解决简单多径条件下调制识别类型少、难以工作于低信噪比下的问题,提出了一种基于联合特征参数的调制识别方法。根据简单多径下不考虑多普勒效应影响这一条件,利用调制信号的延迟相关和瞬时自相关特性,并结合高阶累积量特征对幅移键控(ASK)、相移键控(PSK)、频移键控(FSK)共8种信号进行分类识别。仿真结果表明,在信噪比大于4 dB时,简单多径条件下的各类调制信号正确识别率接近100%。     

基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法

利用观测样本的高阶循环累积量特征,提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法 ,实现了对QAM调制信号的自动识别。该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度, 对时延和相位旋转具有稳健性,并可在干扰环境下实现对感兴趣信号调制类型的识别。理论 分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

一种适用于16QAM的自适应阈值载波锁定检测算法

为避免传统16阶正交幅度调制（16-Quardrature Amplitude Modulation，16QAM）载波锁定指示锁定阈值受输入信号电平的影响，提出了一种基于归一化信号高阶矩的16QAM载波锁定检测算法。针对传统基于固定阈值的检测算法在数据不满足均匀分布时失效的情况，提出了一种基于输入数据统计特性的自适应阈值载波锁定检测算法。实验结果和工程应用结果表明，所提出的自适应门限能更好地适应不同数据下的载波锁定检测。该方法已经在某卫星对接试验中得到了应用验证，取得了满意的效果。     

基于循环自相关的正弦调频信号参数估计新方法

为解决现有的正弦调频（SFM）信号参数估计方法运算复杂度高、受信噪比限制等问 题,提出了一种基于循环自相关的SFM信号参数估计新方法。首先分析了SFM信号循环自相关 函数特征,推导了信号调制频率的估计表达式;然后对信号延时相乘以去除其正弦调制特性, 得到单频信号并估计信号载频。最后,利用信号频率调制的周期性,对下变频至零频的信号 进行周期累加以减少噪声影响,通过对累加后的信号进行瞬时频率计算得到调制指数估计值 。仿真表明,信噪比（SNR）大于6 dB时,各参数估计值的均方根误差小于-18 dB 。该算法计算量较小,为同等条件下利用卡森准则（CR）方法的16%,便于工程实现。     

一种改进载波相位恢复算法

为了解决载波相位恢复算法频偏估计范围小、估计精度低、计算复杂度高等问题,提出了一种基于Q次方的极性环与极性判决（Polar Decision,PD）算法相结合的Q次方极性判决（Q-th Power Polarity Decision,QPD）算法。首先对判决导向（Decision Directed,DD）算法、PD算法、基于Q次方的极性环进行性能分析;然后结合基于Q次方的极性环和PD算法的优点,提出性能更好的QPD算法,并分别在不同频偏和不同信噪比条件下对这四种载波相位恢复算法进行性能仿真与性能比较;最后,在QPSK、8PSK、16APSK和32APSK这四种调制方式下,分析QPD算法的误码率、资源消耗和吞吐率。仿真结果表明,该算法相比于DD算法、PD算法、基于Q次方的极性环具有频偏估计范围较大、估计精度较高、资源消耗相对较少、吞吐率较高等特点,且适用于多种调制方式。     

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。     

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。     

一种基于星座图恢复的多进制相位调制信号识别算法

在实际调制过程中,无线电波传输多径及衰落引起的符号间干扰和信号接收端的载波频偏会造成星座图难以识别。针对这一问题,提出了一种基于星座图恢复和卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法。首先,设定相邻采样点距离和相位角的阈值以筛除发生符号间干扰时的采样点,保留剩余的有效采样点并形成聚类组;然后,通过旋转相邻聚类组抵消载波频偏带来的影响,实现星座图的恢复;最后,利用卷积神经网络对星座图进行特征自动提取和调制识别。实验结果表明,对于实测信号,所提算法能够较好地恢复星座图并实现BPSK、QPSK和8PSK的准确识别。最终的识别准确率达到了99.9%,较星座图恢复前提高了24.2%。