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相似文献
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1.
在现代通信对抗中,由于电磁环境特别复杂及信号调制方式的多样性,要知道所发射信号的先验知识几乎不可能,这给通信对抗带来极大的困难.为了解决在复杂多信号情况下的这个难题,提出了一种新的盲识别技术,该技术使用独立分量分析(ICA)算法来盲识别原始信号且对所得的结果进行下一步的分别处理.首先介绍了ICA的基本原理:它使用差分负平均信息量的最大化逼近.基于此,ICA的一个目标函数和一种快速的ICA算法在本文中被提出.在深入分析该快速ICA算法的基础上,将其应用于卫星TT&C信号的盲识别上.仿真结果表明:在没有任何先验知识(例如:载波频率,信号带宽和调制方式)的情况下,原始的信号可以被很好地分离出来.这为下面步骤的信号处理建立了一定的基础,比如信号分析和识别,解调信号及证明其收敛和鲁棒性等.  相似文献   

2.
基于独立分量分析(ICA)的通信信号盲侦察技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
在通信对抗中,由于电磁环境的复杂性和通信信号调制方式的多样性,我们事前无法确知接收信号的任何信息,给通信侦察带来了极大的困难.为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,作者提出了一种采用独立分量分析(ICA)技术,对原始信号进行盲分离,然后分别对分离的各个信号进行后续处理的盲侦察技术.在介绍ICA技术的基础上,采用基于自然梯度的ICA算法(EASI算法)对分离效果进行了仿真.仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下(如载频、信号带宽、调制样式),可以很好地分离出原始发射信号,为后续信号处理(如分析识别、解调等)奠定了基础.  相似文献   

3.
针对独立分量分析(ICA)应用于无线通信系统时存在分离信号无法识别和多径混合信号分离难以实现两个问题,提出一种基于通信协议先验信息的半盲ICA算法(Semi-ICA).该算法先利用通信协议帧头中的已知符号来确定分离向量的初始值,然后通过ICA得到最终的分离向量.与基于少量正交训练序列或扩频码的半盲算法相比,Semi-ICA的优势在于利用一般通信系统都具有的协议信息来设计半盲算法,并且不需要同步和估计多径时延,因此适用范围更加广泛.单径和多径信道下的仿真结果表明:Semi-ICA能够解决传统ICA存在的两个问题,比全盲和非盲算法有更好的信干噪比(SINR)性能.  相似文献   

4.
基于概率密度估计盲分离的通信信号盲侦察技术   总被引:9,自引:3,他引:9  
为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,提出一种新的盲侦察技术,采用基于密度估计的盲分离算法(DEBSS)分离出原始信号,然后对分离的各个信号进行后续信号处理.DEBSS算法采用核函数估计法估计出信号的概率密度函数及其导数,以此确定信号的评价函数,然后采用自然梯度迭代算法进行迭代.仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下(如载频、信号带宽、调制样式),可以很好地分离出原始的发射信号,为后续信号处理(如分析识别、解调等)奠定基础.该算法可以对任意源信号进行分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号.  相似文献   

5.
跳频通信技术具有较强的抗干扰能力和组网能力,因而得到广泛采用,尤其是在军事通信方面.因此,对跳频通信系统的盲检测也成为通信对抗中的一项重要内容.提出了一种基于频域相关的跳频信号盲检测算法.在不需要任何先验信息的条件下可以对跳频信号进行盲检测.仿真表明该算法在低信噪比条件下具有很好的检测效果.  相似文献   

6.
通信链路层特征盲识别是智能通信和通信对抗领域关键技术。为提高基于IEEE 802.11协议的无线(局域)网/无线保真(wireless fidelity,Wi-Fi)信号的编码参数盲识别精度,提出了一种基于深度学习的低密度奇偶校验码(low density parity check code,LDPC)编码参数盲识别算法,可准确盲识别信道编码算法的信息位码长和码率。算法以解调后的比特流为训练数据集,搭建多层深度神经网络模型,经过多次调参和迁移训练,最终得到了能够准确预测编码参数的网络模型。实验结果表明,该网络模型能够在高达10%误码条件下得到优于91%的编码参数盲预测率,在无误码的条件下,编码参数盲预测准确度高达95.32%,为智能通信和通信对抗的研究提供了一定参考价值。  相似文献   

7.
顾林 《科技信息》2009,(18):200-201
调制方式的识别是在调制方式多样化的复杂情况下能够正确解调和成功通信的前提。文章针对基于软件无线电的调制方式自识别的问题,研究了一种利用包络高阶特征J进行调制方式识别的方法。该方法具有计算简单、无需知道信号的先验信息,同时具有较好的噪声抑制等特点,能在低信噪比情况下快速、有效地进行调制识别。  相似文献   

8.
OFDM信号的多重分形谱特征盲识别算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对非合作通信条件下的调制方式识别问题,提出了一种正交频分复用(OFDM)信号的多重分形谱特征盲识别算法.该算法首先提取通信信号多重分形谱最大值对应的奇异性指数以及通信解析信号平方处理后经两次傅里叶变换的幅频信号的多重分形谱跨度作为信号特征参数,然后通过多层决策树分类器完成对OFDM信号和单载波信号的识别.该算法提取的...  相似文献   

9.
在异构卫星网络动态组网时,为了解决星上软件通信适配器对物理层调制模式识别率低的问题,提出了一种适合低信噪比和贫先验知识的自动调制模式识别算法.该算法以高斯白噪声信道作为信道模型,选取信号高阶累积量和经典统计量作为特征参数,采用引力搜索算法对径向基神经网络基函数中心进行优化,并在引力搜索算法中引入粒子群的信息熵来调节算法执行过程中探索与开采的关系,进一步提高了算法的分类和泛化能力.然后,利用仿真试验测评了该算法对6种卫星常用调相调制信号的识别效果.仿真试验结果表明,没有先验知识的情况下,该算法在调制信号信噪比大于4 d B时就可以达到100%的识别率,从而证明了该算法在低信噪比和贫先验知识条件下的有效性,说明算法满足星上软件通信适配器对物理层调制模式的识别要求.  相似文献   

10.
针对OFDM(正交频分复用)信号的子载波调制方式在高斯信道下的盲识别问题,提出一种基于高阶循环累积量调制识别方法。本文通过理论分析了高斯信道下子载波采用不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量,并证明了只有当循环频率等于子载波频率时,OFDM信号的四阶循环累积量才不为零[8],由于不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量值不同,因此将信号四阶循环累积量值作为特征量来区分信号的不同调制方式。该方法不需要任何的先验信息就能识别子载波调制方式,仿真表明该方法具有一定可行性。  相似文献   

11.
针对传统调制信号特征提取算法在噪声环境下存在识别准确度低、分类效果差等问题,基于已有的调制 信号处理方法,提出一种新的无线电监测中调制信号特征提取算法。首先构建无线电监测中各类调制信号的 数学模型,以此为基础通过仿真得到信号瞬时幅值、瞬时相位及瞬时频率的特征。分析当前信号调制方式识别 各类算法的优缺点,采用小波变换完成调制信号的降噪处理与突变边界特征提取算法的设计,利用零中心归一 化瞬时幅度的谱密度最大特征提取算法以及核判别分析算法对各类调制信号进行逐层提取,实现了各类调制 信号的完整分类与提取,提升了噪声环境影响下的特征信号提取精度、且分类效果较好,为无线电监测中调制 信号特征提取提供了有利科学依据。  相似文献   

12.
二次调制信号与PSK类信号的自动盲识别算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究了卫星通信中常用的二次调制信号和PSK类信号的自动盲识别算法。从信号时域和频域出发,提取了能反映调制方式差异的瞬时特征,并对这些特征进行了理论分析。在区分非恒包络信号时,引入了自相关处理,改进后瞬时幅度包络特征差异更加明显,在对二次调制信号进行识别时,引入了FM盲解调用于恢复内调制信号,内调制PSK信号的识别采用基于谱线特征的识别算法。最后通过计算机仿真验证了其识别性能,在信噪比不低于4 dB时,对信号集内的信号识别率达到90%以上。  相似文献   

13.
针对现有基于独立成分分析(ICA)的盲源分离算法在单通道语音增强中的不稳定性和信噪比低的问题,提出了新的基于最大信噪比的ICA语音增强算法.该算法首先用带噪语音直接乘以二维向量,并经过列满秩的转换,得到既具有源信号特性、又不会引入新噪声的二路观测信号,保证了系统的稳定性;再结合用小波系数改进的最大信噪比的ICA算法来实现,为增强的效果和提高信噪比提供了依据.实验结果分析表明,该算法是稳定的,且能有效地提高信噪比的值.   相似文献   

14.
从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.  相似文献   

15.
从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.  相似文献   

16.
张思全 《科学技术与工程》2011,11(31):7635-7639
提出将一种求解盲源分离问题的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法应用于自然裂纹涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)信号的预处理中。利用一种基于负熵极大的FastICA算法,分别对实验产生的疲劳裂纹和应力腐蚀裂纹ECT信号进行了处理,实现了ECT信号中缺陷分量与探头提离信号、部分噪声信号的有效分离。为了验证算法的有效性,同时采用小波分析算法对相同ECT信号进行了去噪处理。结果表明ICA算法在ECT信号处理中具有独特优势。  相似文献   

17.
针对卫星测控通信信息侦察中测控信号盲识别的问题,提出一种基于负熵最大化的测控信号副载波识别算法.首先介绍了独立分量分析的基本理论,根据独立分量分析求解问题的思路,由互信息准则得出能够表征输出信号之间独立性的目标函数即负熵.由于源信号是盲信号,源信号的概率密度未知,采用负熵的近似表达式来计算,最大化负熵代表着输出信号之间互相独立,即实现了信号的分离.在深入分析基于负熵最大化的快速独立分量分析算法的基础上,将其用于卫星测控信号的盲识别上.MATLAB仿真结果表明,该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.  相似文献   

18.
近些年,信号处理在理论与方法方面发展速度很快,独立分量分析技术已成了信号处理领域内重要的组成部分。讨论了线性瞬时混合情况下,语音信号盲分离的算法,阐述了算法的原理,并进行了实验仿真,以此来证明算法的有效性。  相似文献   

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