面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

INS辅助的北斗二代用户机跟踪算法分析

在高动态环境下,由于飞机、导弹等载体运动的速度非常快,其产生的多普勒频率非常大,利用传统方法进行信号跟踪容易引起环路失锁。针对该问题,采用INS(惯性导航设备)辅助环路跟踪,INS能够实时提供载体运动的速度,从而消除多普勒频率的影响,使环路保持稳定。对INS辅助的北斗二代用户机跟踪算法进行了研究,仿真分析表明,在高动态环境下,INS辅助的跟踪算法能够实时跟踪到卫星信号,提高了跟踪性能。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

SAGE算法的TD-SCDMA空时分组多用户检测算法

针对时分同步码分多址(TD-SCDMA)上行失步以及强多址干扰的情况,提出了一种基于SAGE算法的空时分组多用户检测算法。该算法以各用户上行信号的DOA信息为基础,对接入用户的上行多径信号进行最大比合并,在空域进行分组,在每个组内进行多用户检测,最后利用SAGE算法进行迭代干扰消除。仿真结果表明,上行失步和强多址干扰情况下,该算法的误码率性能较传统的匹配滤波,联合检测以及解相关算法有较大的提升。     

时分式CSMA战术窄带通信组网技术

针对战术窄带通信中常用的多点共享信道的访问控制方式存在的数据易冲突、信道利用率低等问题,提出一种时分式CSMA战术窄带通信组网控制技术。它将时分机制与CSMA技术相结合,载波侦听与信道占用时间相互独立,载波侦听用时分方式控制,确保网内节点不会在同一时间片内同时访问信道,数据不会冲突,有效地解决了传统CSMA存在的数据碰撞问题;在节点获得信道访问权后,可持续占用信道进行数据发送,从而有效提高了信道的利用率。     

基于FPGA的GNSS卫星信号模拟器扩频调制实现

介绍了GNSS卫星信号模拟器卫星信号调制方式,阐述了扩频调制原理及其在GPS和GLONASS系统中的实现方式。给出了GNSS卫星信号模拟器GPS和GLONASS系统伪随机码和扩频调制信号的生成方法,利用Verilog在Xilinx’ISE 11.2和ModelSim 6.5中完成设计和仿真,并在FPGA中进行实现。本调制模块已应用于某型GNSS模拟器样机,通过程序仿真与样机测试,表明本信号调制模块性能满足GNSS卫星信号模拟器系统需求。     

基于目标散射的双基地雷达多假目标干扰技术

双基地雷达系统采用发射站与接收站分置的工作模式,所以传统干扰方法的干扰信号难以到达双基地雷达接收站。针对双基地雷达工作特点,提出了基于目标散射的多假目标干扰模型,有效解决了传统干扰方法的干扰信号不能到达双基地雷达接收站的难题,并基于DRFM技术,研究了运用卷积调制产生多假目标的方法,从而对双基地雷达形成有效的多假目标干扰。理论分析和仿真实验证明了方法的可行性、有效性。     

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。     

基于组合复调制高斯函数的数字滤波器设计

针对数字信号处理中的滤波器设计问题,给出了一种数字滤波器设计方法,即利用复调制和线性组合将多个具有不同中心频率的高斯函数时域进行叠加。研究结果表明:所设计滤波器的性能主要取决于组合复调制高斯函数的形状参数σ、频移Δf和时间长度t,通常取σ∈[0.1,1],Δf∈[0.132 5/σ,0.265/σ],t∈[-4σ,4σ]。