数字通信中调制方式的一种盲检测算法

该文针对数字信号 (ASK2、ASK4、FSK2、PSK2和PSK4信号 )的调制方式 ,介绍一种新的数字调制信号识别算法 (DMRAs) ,并且对该算法进行改进 ,改进后的算法能够快速的 ,自动的识别出已调数字信号的调制方式 .在文章的后面还给出了改进后的DMRAs算法的获取已调数字信号的关键特征值的程序仿真流程图 ,及其仿真程序流程图     

基于支持向量机的多类数字调制方式自动识别算法

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题，提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法．该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式，并基于支持向量机和判决树分类思想，将特征向量映射到高维空间中加以分类。解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题，避免了判决门限的确定，与传统的神经网络方法相比，具有更好的泛化推广能力．仿真结果表明，在具有加性带限高斯噪声的环境下，信噪比大于等于10dB时，识别正确率大于90％．     

遥测信号仿真系统中的数字调制识别应用

针对遥测信号特性仿真系统中的数字调制方式设计了一种基于判决树的数字调制自动识别方案。在加性高斯白噪声（AWGN）信道中，对遥测信号中常见的调制方式进行识别。通过MATLAB计算机仿真，验证了该方案的可行性。实验表明，在信噪比SNR为10dB条件下自动识别正确率不低于93％。     

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5dB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.     

基于循环零中心归一化绝对值方差的数字信号调制识别

提出了将瞬时信息的零均值归一化绝对值方差循环化的方法，用以识别数字调制信号．该方法无需设置判决门限，也无需进行参数训练，且可以识别大于四阶的数字调制类型．仿真实验结果表明，该方法在一定信噪比下对MASK、MPSK和MQAM有较高的识别率．     

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.     

基于802.15.6的分组检测算法设计与仿真

针对BAN(body area network)系统传输数据分组具有突发性的特点,设计了一种基于数字匹配滤波器和自适应门限判决的分组检测方法.根据数字匹配滤波器的原理和BAN调制信号的特点分析获得了相关峰值的计算方法,采用自适应门限判决的方法对相关峰值进行判决实现分组检测,并利用Matlab对算法性能进行了仿真.仿真结果表明,采用的分组检测算法在一定频偏范围内均具有较高的检测概率.     

基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究

研究基于决策理论算法的单载波多载波无线数字调制信号的特征参数提取与自动识别技术,提出了适合单载波多载波数字调制识别的决策分类器及相应识别步骤.在瞬时相位提取时,首次采用去相位折叠算法纠正相位折叠的影响,提高了特征参数的准确性.仿真结果表明,该方法取得较好的识别效果,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景.     

多模可重构遥测调制技术研究

对基于数字实现的PCM/FM遥测调制技术进行了研究.针对遥测应用的现状,提出了一种能够兼容SOQPSK、ARTM CPM调制方式的全数字实现方式,不同的调制方式可以通过外部的输入接口(USB、UART)进行配置;并给出了实现原理及方法.为了验证设计的正确性,采用VHDL编程,在FPGA平台上对本算法进行了仿真和验证,仿真结果表明,本算法能够满足遥测标准的要求.     

基于聚类与神经网络的无线通信联合调制识别新方法

针对现有基于聚类算法的信号调制识别在低信噪比时识别率低的缺点,文中采用聚类算法提取信号特征参数,通过变梯度Polak-Ribiere BP修正算法对神经网络进行训练,以提高收敛速度,改善在低信噪比条件下网络识别性能,实现对基于星座图调制方式信号的调制识别,仿真结果表明,在低信噪比条件下,调制识别率和单独采用聚类算法或基于BP算法的神经网络识别时比较提高30%以上,在信噪比为4d B条件下识别率可达到90%,且系统易于实现,在信号调制识别中具有广泛的应用前景。     

迭代检测算法在比特交织编码调制系统中的比较研究

迭代检测技术不仅局限于在传统的级联码系统中的应用,还可用于解决现代数字通信中的许多检测/译码问题.随着Turbo码的出现,人们对迭代译码算法进行深入研究,并提出一些简化译码算法.比特交织编码调制及迭代检测(bit-interleaved coded modulation with iterative decoding, BICM-ID)是一种高效数据传输系统.比特交织和迭代译码是BICM-ID系统具有卓越性能的关键因素,译码算法的选择不仅影响接收机的性能,也决定了系统的复杂度.文中研究迭代译码算法对BICM-ID系统性能的影响,分析各种译码算法的计算复杂度.仿真结果表明log-APP算法有好的性能同时复杂度也高,简化的译码算法能降低译码器的复杂度,但会带来一定的性能损失;随着信道条件的改善,算法简化带来的性能损失也随之减小.     

移动通信系统中的数字调制技术

本文讨论了数字移动通信系统对调制技术的要求,着重分析了数字线性调制及其改进方案。     

A novel adaptive classification scheme for digital modulations in satellite communication

To make the modulation classification system more suitable for signals in a wide range of signal to noise ratios （SNRs）, a novel adaptive modulation classification scheme is presented in this paper. Differ-ent from traditional schemes, the proposed scheme employs a new SNR estimation algorithm for small samples before modulation classification, which makes the modulation classifier work adaptively according to estimated SNRs. Furthermore, it uses three efficient features and support vector machines （SVM） in modulation classification. Computer simulation shows that the scheme can adaptively classify ten digital modulation types （i.e. 2ASK, 4ASK, 2FSK, 4FSK, 2PSK, 4PSK, 16QAM, TFM, π/4QPSK and OQPSK） at SNRS ranging from 0dB to 25dB and success rates are over 95% when SNR is not lower than 3dB. Accuracy, efficiency and simplicity of the proposed scheme are obviously improved, which make it more adaptive to engineering applications.     

基于谱线特征的恒包络数字调制方式识别方法

针对常见的恒包络数字通信信号,对其信号二次方与四次方形式的傅立叶谱线特征进行了理论分析,并在此基础上提出了一种针对恒包络数字通信信号的调制方式识别方法,其主要特点是不需要符号速率、载波初相、定时同步等先验信息,而且还能够区分线性调制和非线性调制.仿真实验表明该方法在较低信噪比条件下仍可以获得较高的正确识别率,具有很强的实用性.     

一种用于数字电视地面广播的编码调制方案

为提高数字电视地面广播(DTTB)系统的传输性能,在传统的串行级联编码结构中,引入Turbo码的思想,同时结合16QAM映射和多载波正交频分复用(OFDM)调制,构造了一种新的并行级联格型码(PCTC)作为内码方案.在接收端采用基于MAX-LOG-MAP准则的"滑动窗"迭代Turbo译码算法,以达到性能和复杂度的折衷并避免了归零处理.在加性高斯白噪声信道下的误码率性能仿真证明:在视觉门限下该方案所需的比特信噪比Eb/No仅为3.4 dB,比参考方案有约1.8dB的增益.在此场强水平下,该系统可提供净信息速率约为12.5Mb/s的可靠视频广播.     

基于SPWM的SVPWM算法

传统的SVPWM算法中存在大量的三角函数和求根运算,不利于数字信号处理器的实时运算。为此提出了一种基于SPWM算法的SVPWM算法,将SVPWM像SPWM那样找出其隐含的调制函数,采用SPWM中调制波与载波相比的规则采样思路,在静止坐标系下直接查表得到每个参考电压矢量所对应的三相调制波的函数值。进而得到每相电压在一个PWM周期中的占空比,有利于数字化的实现。经过Matlab仿真证实隐含调制函数的波形。     

基于小波神经网络的数字信号调制方式识别

针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、识别误差较大等问题,设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法.首先采集数字信号,并从信号中提取调制识别特征,作为数字信号调制方式分类依据;然后采用小波神经网络建立数字信号调制方式识别的分类器,并选择粒子群优化算法确定神经网络的参数,实现数字信号调制方式识别;最后在MATLAB 2016平台上实现数字信号调制方式识别的仿真测试.测试结果表明,即使数字信号的信噪比较低时,小波神经网络仍可获得较理想的数字信号调制方式识别结果,且数字信号调制方式识别率高于对比方法,从而提高了数字信号调制方式识别性能.     

数字调频激励器中的信号合成方法

提出了数字调频激励器的总体框架,研究了立体声信号合成和频率调制的数字实现方案. 结合理论分析和算法的仿真,完成基于FPGA+DDS结构的硬件平台设计. 使用调制分析仪和立体声解码器,分析解调后信号的性能指标. 测试结果表明,与传统的模拟实现方案相比,数字调频激励器中的信号合成方法结构简单,误差小,各项指标可以满足同步广播系统频率、相位和调制度相同的要求.