基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。     

一种基于压缩感知的OFDM调制识别方法

卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识别。推算了几种单载频调制信号的欠采样后的高阶累积量理论值;分析了OFDM信号的渐进高斯性,通过这一性质可以将OFDM信号与其他单载频调制信号区分,做到OFDM信号的调制识别;仿真实验结果表明,该方法可以在欠采样的情况下以较高概率完成对OFDM信号进行调制识别,并且有较好的抗噪性。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

BOC调制信号相关检测算法

针对BOC调制信号的相关特性,提出一种针对BOC调制信号载波频率、扩频伪码速率和方波副载波速率的相关检测算法.为验证算法的有效性,在仿真环境下对算法进行仿真,并在不同信噪比下对算法性能进行分析.仿真结果表明,BOC调制信号相关检测算法能有效的实现对BOC调制信号的载频、扩频伪码速率和方波副载波速率的检测.     

OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法

针对多径信道下传统方法识别OFDM雷达信号子载波调制方式存在识别正确率较低,识别子载波调制方式不完备,判决门限不易确定等问题,提出一种新颖的OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法。利用OFDM雷达信号的瞬时幅度绝对值标准偏差,实现子载波多进制正交振幅调制（MQAM）和多进制相位调制（MPSK）的类间识别,利用组合高阶累积量作为识别特征量,对MQAM和MPSK两类调制方式中的子类间进行分类识别,利用递归降价的方法实现子载波调制阶数M>16的MQAM调制方式的识别。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现多径信道下OFDM雷达信号多种子载波调制方式的识别,且识别性能更优,可以识别更完备的子载波调制方式类型。     

一种新的重频调制类型自动化识别方法

针对雷达重频调制类型模式识别中存在的问题,提出了一种可以自动化识别PRI调制类型的算法,易于工程化实现。该算法通过对脉冲序列提取特征向量完成调制类型的识别,并给出特征参数的描述。实验仿真和实际应用均表明该方法正确识别率高,可有效地识别PRI调制类型并输出特征参数。     

GPS时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法

二进制偏移载波调制信号将在卫星导航系统中得到广泛应用。全球定位系统的L1C信号导频分量采用了时分二进制偏移载波调制,对此信号直接采用码参考波形算法消除多径时的鉴别曲线收敛点存在偏差,从而影响测距偏差。因此,提出一种时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法。通过时分的方式分别生成针对BOC(1,1)和BOC(6,1)分量的本地闸波,以保证鉴相函数在码相位无偏差时等于0。由于更好地利用了BOC(6,1)信号分量,该技术在实现无偏跟踪的同时,还能提高跟踪精度。     

对PD雷达的多相位分段调制干扰方法研究

针对采用移频干扰对脉冲多普勒(PD)雷达实施干扰时容易被敌方识别的缺点,提出一种多相位分段调制干扰方法。对多相位分段调制的基本原理进行说明,建立数学模型推导干扰信号的表达式,以应用LFM信号的PD雷达为平台,对干扰信号的幅相特性和脉冲压缩结果进行推导,分析了信号分路数、调制相位数量以及相位调制值3个干扰参数对遮盖效果的影响。最后通过仿真对比验证说明,与移频干扰相比,该方法能够形成灵活可靠的多样化干扰效果。     

时域欠采样线性调频信号参数估计方法

针对时域欠采样线性调频信号参数估计问题,提出一种对调制斜率和初始频率无模糊估计的方法。接收信号经过功分器分为三路异频欠采样通道,前两路进行迟延共轭相乘,结合互谱ESPRIT算法无模糊估计出调制斜率。利用调制斜率合成无载频数字信号对后两路通道进行解线调,利用中国余数定理无模糊估计出信号的初始频率值。方法运算量较小,估计精度比较高,易于降低成本和硬件实现。仿真验证了方法的有效性。     

数字和模拟通信信号调制方式的自动识别

为自动识别数字和模拟通信信号的调制方式,基于接收信号的一阶统计矩提出9个特征参数,它们均可利用常规信号处理技术获得,参数提取过程计算量小,有利于信号的实时在线分析。以判决理论为基础提出一种调制方式自动识别算法,给出算法的实现流程。计算机仿真结果表明,在信噪比≥9dB时,算法平均识别成功率≥97%,有望用于实际非协作通信系统中信号的检测和快速识别。     

一种相位编码信号参数盲估计方法

针对电子侦察中相位编码信号参数盲估计问题,提出一种新的相位编码信号载频和码元宽度盲估计方法。该方法首先将信号划分为等长度区间,并计算每个区间内信号的频谱,然后根据包含相位跳变区间频谱与不含相位跳变区间频谱的特征差异,以各区间内信号频谱峰值序列的方差最小为准则,不断改变区间划分长度完成码元宽度和载频估计。仿真结果表明,本算法在没有任何先验知识的情况下,可以对相位编码信号参数进行精确估计。     

一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

非线性分类结合平面变换的雷达信号分选方法

现有的对已知雷达分选方法存在识别速度慢、效率低,脉冲丢失敏感以及脉冲序列提取不完整等问题,为此提出了一种非线性分类器结合平面变换的雷达信号分选方法。该方法首先提取载频、脉宽、脉內调制等单脉冲分类特征,利用非线性分类器实现单脉冲识别,然后根据识别结果调取对应参数,通过平面变换完成对脉冲串的抽取。仿真实验表明,该方法具有速度快,准确率高,易于实现等优点。     

单信道时频重叠MPSK信号的调制识别方法

提出一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,用于解决单信道两个时频重叠M PSK信号的调制识别问题。对接收到的重叠信号进行预处理,计算其四阶循环累积量,提取分类特征参数,采用最小误差准则算法实现时频重叠双信号的自动分类。理论分析和仿真试验结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。