矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

阵列互耦条件下运动目标角度跟踪方法研究

针对观测过程中角度发生变化时的运动目标跟踪问题,同时考虑到常规阵列中所普遍存在的互耦效应,通过分析均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出利用在原始阵列两侧增加辅助阵元的方法补偿互耦效应对阵列响应函数的影响,并将粒子滤波技术与原始阵列经互耦补偿后的观测数据相结合,实现了阵列互耦条件下对角度变化目标的高精度方向跟踪。仿真实验验证了新方法的优良性能。     

基于空间时频分布的欠定混合信号源个数估计

针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性.     

基于双PN周期的短码DS-SS信号扩频波形及信息序列盲估计方法

针对短码DS-SS信号盲解扩,研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列联合盲估计算法,该算法在低信噪比条件下同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了肓估计的正确率.最后仿真验证了算法的有效...     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

基于改进MUSIC算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无需重构原始波形,无需计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

采用重构吸引子的辐射源个体识别技术

为解决现有基于相空间个体识别方法面临重构特征矢量维数高、计算效率低、鲁棒性差等问题,从非线性动力学角度出发,构建了基于重构吸引子的辐射源个体识别框架,并在此框架内提出了基于等距映射的辐射源个体识别技术。该技术采用等距映射从相空间中重构辐射源吸引子,可以更低的维度描述辐射源系统动力学特性,反映辐射源个体的“指纹”特征。实验表明该方法识别准确率更高、效率更高、听鲁棒性更强。