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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。 相似文献
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针对短波通信中无法避免的码间串扰问题,研究了聚类算法在信号调制识别中的作用,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类处理循环统计量特征的分类算法。该算法将循环统计量特征峰值作为聚类输入对象,通过BFSN聚类分析,剔除延时信号、噪声等造成的奇异类峰值,克服了多径效应产生的码间串扰影响,实现了2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、π/4-QPSK、π/4-DQPSK、8PSK等8种调制信号的自动识别。仿真表明,该算法聚类后提取的特征参数抗多径干扰能力强,同信道均衡方法相比识别正确率有5%的性能优势。低信噪比环境下的信号调制识别具有重要的工程应用意义。 相似文献
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针对低信噪比下存在多径效应的时分数据调制二进制偏移载波(TDDM-BOC)调制信号的伪码周期估计难题,提出了一种基于二次谱的TDDM-BOC信号伪码周期估计算法。该算法首先推导出多径环境下TDDM-BOC信号模型,然后求出多径TDDM-BOC信号的功率谱,再求其二次谱,最后通过检测二次谱的尖峰脉冲间的间距得到多径环境下TDDM-BOC信号的伪码周期。实验过程中采用累加平均的方法可以达到降噪和精确估计的目的。仿真结果表明:该算法能够在多径环境下对TDDM-BOC信号伪码周期进行有效估计,且估计性能与多径环境有密切关系,这为今后我国“北斗”导航接收设备的开发提供了一定的理论参考。 相似文献
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传统的正交频分复用(OFDM)系统识别算法只能识别出接收信号是否为基于全球微波互联接入技术(WiMax)的OFDM信号,但无法判断该信号是认知信号,并且在复杂电磁环境下识别正确率低。为此,提出了一种协同识别认知WiMax无线网络OFDM信号的算法。该算法首先利用OFDM信号的循环自相关特性估计信号的有用符号时间,并通过估计各协同感知节点的信噪比对时间参数的估计值进行加权,得到有用符号时间的协同估计值,进而判断接收信号是否为基于WiMax系统的OFDM信号;再通过自私攻击策略,实现对OFDM信号是否是认知WiMax信号的判别,为进一步研究认知WiMax网络节点定位技术奠定了基础。仿真结果表明,与非协同识别算法相比,提出的协同识别算法在多径和低信噪比条件下具有更高的识别率。 相似文献
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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。 相似文献
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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%。 相似文献
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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,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。 相似文献
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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%。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献