正弦调频干扰下二进制偏移载波的精确捕获

针对正弦调频(sinusoidal frequency modulation, SFM)干扰下二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)信号捕获困难的问题,提出了一种基于离散SFM变换(discrete SFM transform, DSFMT)和部分匹配滤波结合全相位快速傅里叶变换(partial matched filter-all phase fast Fourier transform, PMF-apFFT)的干扰抑制捕获改进算法。该算法首先通过FFT估计SFM干扰的调制频率,在调制频率估计的基础上进行DSFMT,然后从DSFMT域中去除干扰成分再做DSFM反变换(inverse DSFMT, IDSFMT)实现干扰抑制,最后对干扰抑制后的BOC信号采用PMF-apFFT方法完成精确捕获。理论分析与仿真结果表明,所提算法在不影响DSFMT性能的前提下大幅简化了传统DSFMT的计算复杂度,并且在同等情况下,当检测概率为1时,所提算法的性能相比于DSFMT结合PMF-FFT的算法提高了大约3 dB。     

正弦调频干扰下二进制偏移载波的精确捕获

针对正弦调频(sinusoidal frequency modulation, SFM)干扰下二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)信号捕获困难的问题,提出了一种基于离散SFM变换(discrete SFM transform, DSFMT)和部分匹配滤波结合全相位快速傅里叶变换(partial matched filter-all phase fast Fourier transform, PMF-apFFT)的干扰抑制捕获改进算法。该算法首先通过FFT估计SFM干扰的调制频率,在调制频率估计的基础上进行DSFMT,然后从DSFMT域中去除干扰成分再做DSFM反变换(inverse DSFMT, IDSFMT)实现干扰抑制,最后对干扰抑制后的BOC信号采用PMF-apFFT方法完成精确捕获。理论分析与仿真结果表明,所提算法在不影响DSFMT性能的前提下大幅简化了传统DSFMT的计算复杂度,并且在同等情况下,当检测概率为1时,所提算法的性能相比于DSFMT结合PMF-FFT的算法提高了大约3 dB。     

带通欠采样条件下BOC调制信号捕获算法仿真

针对BOC(Binary Offset Carrier)调制信号的相关特性,结合带通信号欠采样技术,对BOC调制信号的直接捕获算法进行仿真,并在不同信噪比下对算法的性能进行分析.仿真结果表明,带通欠采样条件下的BOC调制信号捕获算法在较低信噪比下能有效的对BOC调制信号进行捕获.由于降低了采样频率,减少了处理数据量.     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

稀疏阵列方向调制信号综合算法

方向调制技术是近年来物理层安全通信领域研究的热点之一。现有的研究都是采用均匀相控阵根据应用场景性能要求的不同来研究方向调制信号的综合算法,不同场景性能要求下综合算法不具有通用性。针对这一问题提出了一种基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法,算法中首先利用前向后向矩阵束方法求解稀疏阵列的阵元位置,然后针对方向调制信号应用场景性能要求建立相应的优化问题,通过优化问题中的目标函数和约束条件将不同的性能要求统一到一个优化问题中求解稀疏阵元对应的激励。仿真结果表明所提的基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法相比于均匀阵列的方向调制信号综合算法能够更好地适应不同场景性能要求下方向调制信号发射机的设计。     

面向物联网无人机通信的短突发CPM信号盲均衡算法

针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题,提出了一种基于期望最大化-维特比(expectation maximization Viterbi, EMV)的盲均衡算法。首先,将Lazy维特比算法嵌入到期望最大化(expectation maximization, EM)算法的迭代过程中,得到一种低复杂度的盲均衡算法;然后,基于盲信道捕获(blind channel-acquisition, BCA)方法构建了一组初值集,克服了算法对初值的敏感性,同时提升了信道估计的收敛性能。理论分析和实验结果表明,所提的盲均衡算法能够有效兼顾收敛性和计算复杂度,相比传统方法,在性能损失很小的条件下可大幅度降低计算成本,并且具有良好的鲁棒性。     

基于TDDM调制方式的sin-BOC信号精确捕获算法

针对时分数据调制(time division data modulation,TDDM)的正弦型二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)自相关函数多峰性导致的无法精确捕获的问题,提出了一种基于子相关函数组成的相关函数捕获算法。该算法通过接收信号和调制过的本地伪码分别与本地TDDM BOC信号子载波的每一个码片相关,根据两种相关函数之间的对应关系,合成一种精确的无模糊捕获算法,并详细介绍了捕获算法原理。理论和计算机仿真表明,该算法运算复杂度低,而且完全消除了副峰,在同一条件下,主峰峰值能量相对于相关重构算法提高了79.5%。     

基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法

Multi-h连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)信号与其调制指数均值相等的Single-h CPM信号的特征具有极大相似性,难以区分。针对该问题,提出了一种基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法。该算法将信号按照相同调制指数为一组的方式拆分为多个子序列,通过舍弃符号间拼接产生的多余模式向量对近似熵进行修正,然后利用Multi-h CPM信号各子序列近似熵的差异性,完成Multi-h CPM信号和Single-h CPM信号的类间识别,最后利用概率神经网络完成类内识别。实验结果表明,该算法在信噪比低至11 dB时,仍可以达到90%的识别率。     

基于进化粒子滤波的数据域直接跟踪方法

传统目标跟踪算法首先通过采样信号估计时延或多普勒等参数,然后利用这些参数构成的跟踪方程获得目标运动轨迹,这种两步跟踪模式存在位置信息损失、误差累积等问题,跟踪精度仍有待提高。针对此问题,提出一种利用数据域采样信号,基于时延和多普勒信息的直接跟踪算法。该算法利用多个观测站的接收信号,首先建立一个基于连续时间和多普勒信息的直接跟踪模型;然后基于进化粒子滤波算法,对所提跟踪模型进行迭代求解,提高算法计算效率,实现对运动目标的快速高精度跟踪;最后,针对所提模型,推导了目标直接跟踪的克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)递归求解方法,给出了算法的跟踪误差下限。仿真实验表明,与现有跟踪算法相比,所提算法跟踪精度更高,收敛速度更快,尤其在低信噪比条件下更能逼近CRLB。     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

基于集成学习与特征降维的小样本调制识别方法

针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题, 提出一种基于集成学习与特征降维的小样本调制方式分类模型。首先,通过集成人工特征与深度学习自动提取特征构成特征集合。然后,设计特征选择算法对特征合集进行优选生成高效特征子集。最后, 利用可快速收敛的高性能分类器对信号进行区分, 实现在少量有标签样本和大量无标签样本条件下的调制方式分类。仿真结果表明, 通过对8种数字信号进行调制识别, 在信噪比为20 dB时, 所提算法可将信号最高识别率提升至96%, 同时该算法设计简单, 具有较大应用价值。     

基于时间反演的上行NOMA系统能效优化算法

为了解决上行非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在多径环境下传输效率较低问题,提出了一种基于时间反演(time reversal,TR)的上行NOMA网络资源分配算法.首先,利用TR技术独特的空时聚焦特性,增大信号的接收强度.其次,考虑用户最小传输速率约束和用户最...     

基于单源最优路径的NOMA中继选择与协作传输

目前,在非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)中继通信的研究中,中继用户的选择是随机的,并没有考虑中继节点之间信道条件的差异.为了得到信道条件较好的中继用户,提出一种基于单源最优路径的中继选择策略,从基站广播信号以用户为节点,设定信道参数,寻找最佳传输通路.当信号到达目...     

非合作USB测控信号调制指数估计算法

测控信号的调制指数可作为非合作卫星辐射源识别的一个稳定特征参数,针对非合作统一S频段测控信号,提出一种基于频域谱分析的调制指数估计算法.根据该信号的频谱特性构造调制指数估计算法,并对该算法的估计误差进行理论分析.通过蒙特卡罗仿真给出估计误差随信噪比变化的情况,并利用实测信号从频域和时域两个方面对该算法的性能进行验证.结...     

基于信息熵和GA-ELM的调制识别算法

针对当前通信信号调制识别算法在低信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）下识别率低、训练速度慢、识别调制类型少的问题，提出了基于信息熵特征和遗传算法-超限学习机（genetic algorithm-extreme learning machine，GA-ELM）的调制识别算法。首先，提取信号的4种熵特征：奇异谱香农熵、奇异谱指数熵、功率谱香农熵和功率谱指数熵作为调制识别的特征参数；其次，采用GA-ELM作为分类器。仿真实验表明，对11种模拟、数字调制信号进行分类识别，在SNR大于4 dB时算法的总体识别率均超过98%，同时该算法训练速度快，识别系统设计简单，具有较大的应用价值。     

NOMA系统在下行链路中的功率分配

为了满足非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统下行链路的一个多用户集群中不同用户的业务需求,提出了具有用户服务质量(quality of service,QoS)保证与最大最小(max-min)公平性准则的功率分配算法。针对不同用户需求,制定了在基站发射总功率与用户满足的最低速率要求约束下的max-min公平准则的优化问题模型,并利用二分法与Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件对复杂的非凸问题进行求解。仿真结果表明,该功率分配算法既保证了用户的QoS要求又满足了用户的公平性准则,并且NOMA系统的吞吐量相较于传统多址接入系统的吞吐量有较大的提升。     

基于非正交多址技术的协作中继传输方案

针对星地频谱共享网络中深衰落认知用户传输速率低的问题,提出了一种基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的协作中继传输方案。该方案的源节点采用NOMA技术广播信息并根据信道特性自适应地调节功率分配因子,中继节点通过中继-源节点功率比参数合理设置其传输功率并进行译码转发,在功率受限情况下最大化认知用户的传输速率。数值分析结果表明,功率比在一定范围内时,与正交多址接入的协作中继方案相比,该方案的传输速率提高了13.7%左右;当两种方案传输速率相同时,该方案的功率节约30%左右。     

对GPS军码信号的高效带限高斯噪声干扰分析

为提升带限高斯噪声干扰效率,以接收机码跟踪误差和星历误码率作为干扰效果评估指标,结合全球定位系统P(Y)码和M码信号的功率谱特点,对其不同干信比以及副载波调制相位下的最佳干扰带宽分别进行了理论公式推导和定量仿真计算。对拟采取的分布式带限高斯噪声干扰源功率合成问题进行了分析,得出增加干扰源数量虽然能减小合成功率〖JP3〗的相对损失量,但同时会提升合成功率出现小值风险概率的结论。因此,可按照实际所需的合成功率期望值设置最佳干扰带宽,选择数量适中、功率随机取值的分布式干扰源,进而达到提升干扰效率的目的。