改进神经网络的数字调制信号识别

提出一种基于改进神经网络的数字调制信号识别方法.首先建立调制信号模型,在正交调制载波上构建扩频通信系统,然后采用QPSK调制方式和变结构神经网络模型,对调制信号进行解调和识别.仿真实验结果表明,改进后的信号识别方法有效地改善了信号扩频特性和调制性能,提高了数字调制信号识别的抗干扰能力,数字调制信号识别率高,识别性能好.     

BOC卫星导航信号直接解调的方法及实现

为了分析未知信号结构的二进制偏移载波(BOC)调制卫星导航信号,提出并实现了一种对BOC导航信号进行直接解调的新方法。该方法首先采用二进制相移键控(BPSK)信号解调的算法实现扩频码的同步和载波的剥离,在此基础上剥离BOC调制的亚载波。利用现场可编程门阵列(FPGA)实现了该方法,并进行了解调实验。实验结果表明:该方法能够稳定地进行BOC信号的解调,在信噪比(Eb/N0)大于11 dB时,解调误码率优于1×10-5。     

BOC卫星导航信号直接解调的方法及实现

为了分析未知信号结构的二进制偏移载波(BOC)调制卫星导航信号,提出并实现了一种对BOC导航信号进行直接解调的新方法。该方法首先采用二进制相移键控(BPSK)信号解调的算法实现扩频码的同步和载波的剥离,在此基础上剥离BOC调制的亚载波。利用现场可编程门阵列(FPGA)实现了该方法,并进行了解调实验。实验结果表明:该方法能够稳定地进行BOC信号的解调,在信噪比(Eb/N0)大于11 dB时,解调误码率优于1×10-5。     

软件无线电系统中的调制识别系统组成及识别方法

在软件无线电系统中,调制识别部分由预处理、特征提取和选择、识别分类三个环节组成,其功能就是准确提取已调信号的频率、相位和幅度这三个参数的瞬时特征值,以便正确地解调出已经调制的信号,三个参数是对已调信号解调的关键.软件无线电系统中调制识别有决策论方法和统计模式识别方法两大类.     

微波复合调制信号解调算法分析与实现

围绕复合调制信号解调算法与软件实现展开详细的讨论.首先介绍调幅、调频的解调算法.通过相干解调和非相干解调算法的对比,说明了相干解调算法的优越性,并在相干解调算法的基础上,进一步提出了正交解调算法和正切解调算法.利用LabVIEW数据流图的编程方式,编制了二次正交解调算法的软件,实现复合调制信号的数字化解调.通过仿真与实验结果,充分表明,采用二次正交解调算法对复合调制信号进行数字解调,能得到较好的解调效果.     

非协作mCPM信号调制识别与解调算法研究与实现

提出一种非协作通信中CPM信号调制类型盲识别算法,利用调制指数、符号率和频偏对调制类型进行联合估计. 在此基础上,根据mCPM信号的差分相位,完成了CPM信号的盲解调. 理论分析与实际数据实验表明,新方法具有较高的调制类型正确估计概率,且达到了较好的解调效果.      

基于傅里叶变换的非正弦时域正交调制系统实现方法

针对基于椭圆球面波函数(PSWF)的非正弦时域正交调制系统在硬件实现时遇到的PSWF实时产生困难、系统实现复杂度高等问题,从PSWF的傅里叶级数展开形式出发,分析研究了其正余弦展开形式及展开项系数与脉冲信号能量和脉冲间正交性的关系.在此基础上,理论推导了基于离散傅里叶逆变换(IDFT)的非正弦时域正交调制方法和基于离散傅里叶变换(DFT)的解调方法,并给出了基于快速傅里叶(逆)变换(FFTIFFT)的调制和解调方法.该方法将成熟的傅里叶变换技术运用到非正弦系统的实现上,建立了非正弦系统实现与离散傅里叶(逆)变换之间的联系,为非正弦系统的研究提供了一种新思路.     

基于决策理论的数字调制信号识别

由于多调制的存在，对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式，因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一。文中研究了6种常用数字调制信号识别的特征参数集，并采用决策树判别方法进行分类识别。仿真结果表明，在趼氓≥5dB时，识别正确率在99％以上，且当SNR≥20dB时，识别正确率达到100％。其特点是，算法简单，识别正确率高．达到了自动分类识别的目的．并有利于实现识别的实时化。     

关于调幅解调电路的探讨

本文讨论了一种新的调幅信号的解调方法，即不需要载波信号，将调幅信号进行平方后，再将它滤波分频等，最后解调出调制信号。并且详细给出了此种解调方法的原理图和仿真结果。证明了此种方法对单音频调制信号的解调实现起来简捷可靠。     

基于通用计算机的PCM/DPSK信号软件化解调研究

为在通用计算机上实现全软件化的PCM/DPSK数字信号解调,文章研究了基于数据块的基带信号处理流程和算法,以此为基础设计了PCM/DPSK信号软件化解调系统。并提出采用基于离散傅里叶变换(DFT)算法来实现PCM/DPSK信号的全软件化解调,实际应用表明采用该方法可以正确实现DPSK信号的解调,与传统的解调方法相比,不仅解调过程简单、计算量小,而且易于软件化实现。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

二次调制信号与PSK类信号的自动盲识别算法

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。     

钻井液连续波传输的OQPSK调制原理与性能分析

基于无线随钻测量对高传输速率和高可靠性的需要,提出钻井液连续波信号的OQPSK调制方式。分析QPSK的延迟正交调制与相干解调原理,研究输入比特序列相位矢量图的变化;依据连续波的产生原理,分析转阀调整相位的转动机制、调整相位时信号波形与转速变化的关系、OQPSK连续波系统的信息速率、频带利用率和误码率,并进行仿真。结果表明:OQPSK消除了π弧度的相位变化,属于恒包络调制,适合低信噪比的钻井液信道,同时简化了相位调整的复杂度,降低了发生器的设计难度;对于π/2和3π/2的相位变化转阀分别适合采用"减速-加速"和"加速-减速"的转动方式调整;采用位置闭环与速度闭环相结合的电机控制方式,既可获得相位稳定的信号,又可减小电机的动态扭矩;在相同载频和信噪比条件下,OQPSK的信息速率和频带利用率是二相键控系统的两倍,可改善无线随钻测量系统的传输性能。     

一种基于预编码的CPM正交扩频系统

针对传统CPM正交扩频系统实现复杂度高的问题,提出了一种基于预编码的CPM正交扩频系统。利用所提的预编码和可变星座映射技术,保证了CPM扩频信号的正交性;接收端采用码片校正技术,同步实现CPM解调和解扩,降低传统CPM扩频系统分步实现的复杂度。理论分析和仿真结果均表明,在AWGN和Rayleigh衰落信道下系统具有良好的误比特率性能。最后针对超短波通信进行应用设计和测试评估,结果表明,本系统优于美军SINCGARS系统约6dB。     

干涉型光纤预警系统入侵信号的调制解调技术

为解决干涉型光纤预警系统因偏振退化而出现的误报漏报以及定位失准的问题, 在建立 Mach Zehnder 干 涉系统结构模型的基础上, 通过分析入侵信号的调制过程, 得到两种调制信号失真现象, 并详细推导了该问题 的解决方案: 基于耦合器的解调算法。 为使该方案满足工程应用要求, 提出一种参数调校方法消除实际耦合器 不均衡引起的解调结果失真, 并在 Simulink 环境下进行仿真分析。 结果表明, 该解调算法能在耦合器不均衡、 出现偏振退化与待解调信号含有高次谐波的条件下准确还原相位信号, 对系统工程应用具有指导性意义。     

滚动轴承故障振动信号特征与诊断方法

简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了由变频转速信号为调制信号、变频共振衰减信号为载波的滚动轴承故障模型.给出了阶比循环平稳自相关函数的计算方法.利用循环平稳分析对旋转机械振动信号的解调功能,结合连续隐马尔可夫模型(CHMM)对动态信号的识别能力,提出了一种适用于变转速运转条件下的滚动轴承故障诊断方法,通过实验验证了方法的可行性.     

时变调幅信号的循环平稳特征

介绍了一种新的时变幅值调制信号的处理方法－循环平稳信号分析与处理方法。在给出时变幅值调制信号模型的基础上,论证了其具有循环平稳特性,进一步分析了其一阶和二阶循环平稳特性,给出了相应的计算公式,并指出循环自相关函数可以有效地实现解调的功能。通过仿真和实测滚动轴承的振动信号加以验证。     

一种消除位置敏感探测器干扰信号的方法

采用了幅度调制和解调算法来实现位置敏感探测器的信号处理,以消除由于日光和荧光等环境杂散光带来的噪声信号。位置敏感探测器电极输出的电流信号经过幅度调制/解调后,由低通滤波器滤除高频噪声信号,这种方法比采用分析和实验的脉冲幅度调制更有效。同时,方法还可用于在单片位置敏感探测器上进行多光点位置测量的信号处理。     

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[KG*6]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.