一种单信道时频重叠MPSK信号调制识别方法

针对单信道两个时频重叠MPSK信号的调制识别问题,提出了一种基于联合特征参数的调制识别方法。根据时频重叠信号在循环频率上的可分性,结合信号的瞬时自相关特性,提出了两个特征参数,对任意组合的双相移键控信号（共6种）进行分类识别。仿真结果表明,在信噪比大于6dB时,各信号组合的平均正确识别率能达到90%。     

利用高阶累积量的时频重叠MPSK信号调制识别

针对多信号的互相干扰,在时频重叠情况下调制识别困难的问题,提出一种基于高阶累积量的识别方法。由于不同数字调相信号的高阶累积量存在差异;并利用高阶累积量对噪声的不敏感性,从中选取四个特征参数。采用决策树的分类方法,对任意方式组合而成的十种相移键控三信号进行制式识别。实验结果表明,在信噪比不低于0 dB的情况下,可以有效地识别十种时频重叠三信号。与现有的算法对比,该算法在提高信号识别率的基础上,同时也增加了可识别时频重叠信号的个数。     

认知无线电Underlay模式下MQAM信号的调制识别

针对传统的认知无线电Underlay中时频重叠MQAM信号调制识别方法性能低的问题,提出了一种采用时频分析图像纹理特征的时频重叠信号调制识别方法。首先对接收到的时频重叠MQAM信号做频率切片小波变换得到时频分析图像,并选取纹理差异明显的切片部分进行灰度化处理,然后通过提取时频分析图像的灰度-梯度共生矩阵特征,最后利用径向基函数神经网络分类器有效地实现了时频重叠MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明:在信噪比为4dB下,所提出的方法的平均识别率可达到95%以上;在信噪比大于0dB时,所提方法的识别性能优于基于高阶累积量的识别方法。     

混合调制信号调制识别方法

研究基于决策理论算法的混合调制信号特征参数提取与自动识别技术,提出适合混合调制信号调制识别的树型分类器及相应识别步骤。在外调制、内调制识别时首次分别采用副载波信号个数构成的特征矢量、均值归一化包络方差、副载波信号瞬时幅度分布区域统计值等算法,抑制噪声干扰,提高特征参数的准确性,仿真结果表明,在信噪比为6 dB情况下,调制识别率接近90%,和现有混合调制识别方法相比取得较好的识别效果,在混合信号调制识别管理中具有广泛的应用前景。     

基于GAR的同信道多信号的调制识别

为了解决同信道多信号的调制识别问题,提出了一种基于广义自回归(GAR)建模的调制识别方法。该方法利用观测数据的GAR模型参数估计各个待识别信号的短时平均中心频率和短时平均带宽,把一个多信号的调制识别问题转化为多个单信号的调制识别,并利用信号的短时平均中心频率和短时平均带宽的统计量作为特征输入到分类器,完成各个信号的调制类型识别。计算机仿真结果表明,当待识别信号在频域没有重叠或者部分重叠时,该方法都是有效的。     

基于信噪比估计和盒维数的调制信号识别

针对数字调相和调频识别问题,提出采用调制信号绝对值的瞬时幅度的盒维数作为多进制数字相位调制(MPSK)和多进制数字频率调制(MFSK)信号类间识别的特征参数,并采用拟合曲线作为判决门限,该方法在保持具有较少的特征参数的同时还增强了对噪声的鲁棒性.在调制信号的类内识别中,分别采用MPSK信号的瞬时相位的盒维数和MFSK信号的瞬时频率的盒维数作为特征参数.仿真结果表明,在信噪比为5 dB时,对信号进行完全识别的正确率可以达到90％以上,从而证明了该方法的有效可行性.     

独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。     

基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法

针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下识别率低及识别种类较少等问题，设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波预处理等技术，有效解决了多进制频移键控(M-ary frequency-shift keying, MFSK)信号的组内识别问题.进一步地，改进特征参数设置，设计识别流程，提升低信噪比下多达10种常用调制信号的识别率.蒙特卡洛仿真实验验证了所设计方法具有识别信号种类多和识别率高等优点，有望应用于实际场景.     

基于高阶累积量的调制方式识别研究

通信信号调制方式自动识别技术在非协作通信的信号识别中具有重要作用,基于高阶累积量的方法,对常见的8种数字信号的调制方式识别进行了研究。调制方式包括2ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,16APSK,32APSK,给出了各调制信号的二、四、六、八阶累积量理论值,提取5个特征参数,根据不同调制信号的特征参数差异情况,设计合理的分类决策树和阈值对信号进行有效识别。仿真结果显示,在信噪比大于-3 d B时,信号识别率可达90%以上。     

一种基于小波的数字调制信号识别算法

小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分，从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法，然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征，提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法，仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号，而且具有较好的抗噪声性能.