时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略。保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略,保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5 dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

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%。     

瑞利衰落信道下MQAM信号的盲识别方法

针对MQAM信号识别难的问题,提出一种瑞利衰落信道条件下MQAM调制信号盲识别算法.该方法在不需要任何先验信息的情况下,利用瑞利衰落信道的特点,从信号的2阶、4阶和6阶累积量中提取的特征参数实现MQAM调制信号的识别.仿真结果表明：在信噪比为5dB下平均识别率能达到90%以上,与其他算法相比有更高的识别率和更强的抗噪声干扰能力,而且对相位抖动和频率偏差有很强的健壮性.     

多径信道下的OFDM信号带宽盲估计

针对传统的正交频分复用（OFDM）信号的带宽估计方法在低信噪比多径信道下,估计精度低且计算量大的问题,提出一种OFDM信号带宽盲估计方法.本方法首先根据接收到的观测信号建立自回归（AR）模型,通过AR模型计算信号的功率谱;然后将其功率谱等效成矩形谱,并将矩形谱的带宽作为OFDM信号的估计带宽;最后通过多次循环求统计平均...     

一种单信道时频重叠多进制数字相位调制信号调制识别方法

针对单信道两个时频重叠多进制数定相位调制(multiple phase shift keying,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6 d B时,各信号组合的平均正确识别率能达到90%。     

一种适用于高速多径信道下的OFDM联合同步算法

基于正交频分复用系统（OFDM）循环前缀（CP）,尾部数据的能量差分和集相关特性未受到多径衰落干扰的特点,提出了一种新的联合同步算法。仿真表明,与现有算法比较,联合同步算法在多径衰落信道下能够获得准确的频偏估计,且随着多普勒频移的增加,其同步性能会进一步提高,特别适合于高速多径衰落信道下的符号定时同步。     

多径信道下OFDM系统采用2DPSK技术接收数据研究

正交频分复用技术由于具有较高的频谱效率,而且可以有效地对抗多径传输,已成为高速数据传输的关键技术。本文介绍了OFDM基本原理,并分析了多径信道下的OFDM信号,通过在发送端采用符号内2DPSK调制,在接收端相应地采用符号内2DPSK解调,可使接收数据的误码率降低。     

一种多径信道下OFDM符号定时算法

针对正交频分复用系统(OFDM)对同步偏差的敏感性,提出一种新的数据辅助算法.该算法通过利用Schmidl&Cox训练序列,重新设计定时测度函数,有效地克服了传统数据辅助型算法的缺陷.通过仿真表明,该算法可以有效的改进传统算法在多径信道下性能.     

8状态8PSK TCM在多径衰落信道中的应用

介绍了网格编码调制(TCM-TrellisCodedModulation)的基本原理,提出了采用(3,2,3)卷积码与8PSK结合构成8状态8PSK网格编码调制的方案,并对其在多径衰落移动信道中应用的性能进行了分析,推证了8状态8PSK网格编码调制对信道性能的改善。     

基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波调制识别算法

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。     

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.     

基于伸缩窗口STFT的信号调制的识别研究

伸缩窗口短时Fourier变换(STFT)通过对窗函数引入伸缩变换对短时Fourier变换进行改进,实现时频分辨率随信号频率变化自动可调,能较好地刻画信号中的瞬态结构.本文把伸缩窗口短时Fourier变换这种时间-频率-尺度三维信号处理方法引入到了数字通信信号调制盲识别领域,对ASK、FSK和PSK信号的伸缩窗口STFT——域特征进行了理论分析和软件仿真,最后给出了识别算法和仿真结果.仿真实验结果及性能分析表明,该算法是可行的,具有较好的抗噪声性能.     

改进时变多径信道下OFDM系统性能分析

为了更加精确地描述移动无线通信信道的时变多径特性,对传统的时变多径信道模型进行了改进,基于维纳过程将多径相位分量建模为时间变量,从理论上对经历时变多径信道的OFDM系统接收信号分量进行分析与计算,推导了系统的误码率,并对理论值与仿真结果进行了对比．结果表明：与传统信道模型相比,改进信道模型的衰落自相关谱和OFDM系统误码率与仿真结果更为相符,证实改进的信道模型能更准确地描述时变多径衰落信道．     

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.     

Improved MFCC-Based Feature for Robust Speaker Identification

The Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) is the most widely used feature in speech and speaker recognition. However, MFCC is very sensitive to noise interference, which tends to drastically degrade the performance of recognition systems because of the mismatches between training and testing. In this paper, the logarithmic transformation in the standard MFCC analysis is replaced by a combined function to improve the noisy sensitivity. The proposed feature extraction process is also combined with speech enhancement methods, such as spectral subtraction and median-filter to further suppress the noise. Experiments show that the proposed robust MFCC-based feature significantly reduces the recognition error rate over a wide signal-to-noise ratio range.