一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

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.     

一种短交织长度匹配交织器设计

针对无迫零比特结构Turbo码,给出了一种短交织长度匹配交织器设计准则,通过确保局部坏点对应Turbo码码重,有效减少了Turbo码字中小重量码字数量。仿真结果表明,与两种传统方法设计的交织器相比,文中算法所得交织器性能更加优良。     

一种超长突发错误的纠错编码方法

简要介绍了在数据传输过程中提高可靠性的几种差错控制方法,详细陈述了前向纠错中的卷积交织编码,并提出了一种采用卷积交织纠超长突发错误的编码方法,给出了实现该编码的软件流程框图,解决了数传中不好解决的超长突发错误的自动纠错问题。     

利用N阶幻方设计一种具有低相关特性的交织器

Turbo码是近年信道编码理论研究的热点课题,而交织器的设计则是Turbo码研究中的主要问题之一。利用数学中的N阶幻方设计了一种交织器,给出了交织方案。并利用相关特性分析了其交织性能。     

泊松分布的错误图样对纠错码译码性能的影响

为了在"比特级"层面对纠错码进行更深入的研究,提出了一种服从泊松分布的错误图样分布模型。通过一定的方法产生符合泊松分布特性的二进制序列,并使"1"的数目在整个序列中可控,以此来产生所需的错误图样。同时,以卷积码、RS码以及RS+卷积级联码为研究对象,以随机错误为参照,分别分析了该错误图样下三者的译码性能。仿真结果表明,基于泊松分布的错误图样对卷积码和级联码的影响要大于随机错误图样,而随机错误图样对RS码的影响更大。     

脉冲幅度特性分析的相控阵雷达识别技术

为有效识别相控阵雷达,提出了一种基于截获脉冲幅度特性分析的识别方法。该方法根据相控阵雷达与常规机械扫描雷达的扫描方式存在很大差异的特点,建立侦察设备截获脉冲的幅度模型,并通过仿真得到不同体制雷达被截获的脉冲幅度特性。然后求得不同体制雷达被截获的脉冲序列幅度特性与正弦序列幅度特性的相似系数,以此为依据来识别相控阵雷达。最后,通过比较实验证明了该方法的有效性。     

基于信号聚集度的相控阵雷达识别技术

基于相控阵雷达与机械扫描雷达扫描方式的差异,分析了相控阵雷达波束的扫描特点,根据该特点提出了信号聚集度的概念,并以此为信号特征对相控阵雷达体制进行识别。仿真实验以机械扫描雷达、一维相控阵雷达及二维相控阵雷达信号序列为识别对象,并考虑ESM截获信号序列的不完整性,对具有不同丢失率的雷达信号序列进行识别,结果表明:在信号序列丢失率达30%时,该方法仍能有效地对相控阵雷达体制进行识别。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

基于DSm理论的雷达目标综合识别算法

针对数字多功能雷达的目标识别问题,提出了基于DSm理论的综合识别算法。将不同类型的识别结果置于统一的辨识框架中,并利用经典DSm组合规则进行信息组合,采用冲突按比例重分配规则重新分配组合结果,应用基于广义基本信任分配的决策规则进行判决。仿真结果表明,该方法避免了层次化识别结构带来的信息损失,识别结果中含有更丰富的目标信息。     

Gold序列跳变扩频在毫米波敌我识别系统中的应用

在毫米波敌我识别系统中,识别信息在低频部分经过数字信号处理后,进行扩频调制后由微波收发信机进行传输。介绍了毫米波敌我识别系统中采用扩频调制设计原则和跳变Gold码扩频序列的设计方法,分析了扩频抗截收/截获的能力,并给出了一种用STEL2000-A芯片产生Gold序列进行跳变扩频调制的具体实现实例。     

存在自干扰码时的短周期伪码截获技术

针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。     

基于反向验证的RSC码编码参数盲识别

针对Turbo码编码中应用的RSC编码器盲识别问题,提出一种反向验证的方法,对其参数进行识别分析。通过对RSC编码器参数进行遍历估计,重新输入码字序列,将得到的码字序列与原来的输出序列进行对比,找出最优的参数组合,完成对RSC编码参数的识别。仿真实验表明,该方法能够有效完成对RSC编码器的参数识别,特别在误码率为0.3时,依然能够达到识别效果,具有较好的容错性能。     

一种基于隐马尔科夫模型的雷达辐射源识别算法

针对现代雷达采用复杂的PRI样式不能对其进行准确识别的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的复杂体制雷达辐射源识别算法。该算法将具有复杂PRI样式辐射源识别问题转化为对具有分类特征的码序列的识别问题,通过运用符号动力学中符号时间序列分析(symbolic time series analysis)理论,将上述码序列识别问题建模为隐马尔科夫模型予以解决,实现了对具有PRI抖动、伪随机编码等复杂PRI调制样式雷达辐射源的准确识别。仿真结果证明算法在PRI值有部分重叠的情况下仍具有很好的识别能力。     

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。     

算术映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理 ,然后在此基础上对交织器的映射关系加以保奇偶序限制和移位运算 ,从而得到两个改进型的算术映射交织算法。通过仿真对改进型交织器的性能进行验证 ,结果说明在复杂度可比的情况下 ,改进后的交织器比传统分组交织器具有更好的译码性能。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

交织技术在高斯随机数发生器设计中的应用

随着通信技术的快速发展,对通信系统的抗干扰性能的要求越来越高.高斯白噪声因其最为常见,且其频谱较宽,干扰的频带范围较大,是一种用于通信系统性能测试的比较理想的干扰源.设计实现了具有较强交织效果的伪随机交织器,对利用线性反馈移位寄存器产生伪随机序列进行交织,使通过B0X-MULLER变换法进行变换产生出高斯随机数的方法得...     

构造狭义和广义宽间隔跳频码序列两种算法的分析比较

探讨了狭义和广义宽间隔跳频码序列,并对分别构造狭义和广义宽间隔跳频码序列的两种算法即随机平移替代法和随机均匀转移替代法进行了研究、分析、仿真和比较,从而得到结论：随机均匀转移替代法的整体性能不如随机平移替代法;随机平移替代法是一种构造狭义宽间隔跳频码序列的较理想的算法,且易于实现,有很高的应用价值。