基于小波变换的MPSK符号率估计方法

数字调制信号的参数估计是非协作通信的研究重点,符号率估计是信号调制方式识别及正确解调信号的重要参数。小波在时域和频域具有优良的局部化特征,适用于信号瞬时变化特征提取。现有的使用Haar小波的符号率估计算法中都假设码元是矩形脉冲,没有考虑实际通信系统脉冲成形滤波技术的影响。针对上述问题,在带限系统模型下,考虑了脉冲成形滤波技术对信号产生的影响,使用适合带限系统信号瞬时变化特征提取的具有高阶消失矩的Daubechies(dbN)小波,结合FFT算法,提出了一种MPSK符号率估计方法。仿真结果表明,使用该符号率估计方法要比使用Haar小波性能更优越。     

一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算法

在限带数字通信系统的一般模型框架下,提出了一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算法.首先深入分析了经典Haar小波符号率估计方法的基本原理及其性能缺陷,然后从奇异性和消失矩的角度,从理论上证明了小波基函数选择受信道特性影响较小.新算法利用归一化能量最大化准则获得最优尺度参数,并选取具有高阶消失矩的小波基函数进行小波变换,从而可以获得数字调制信号符号率信息.仿真结果表明,新算法在数据量较少和低信噪比条件下,估计性能优于经典Haar小波方法,具有较好的普适性和较高的实用价值.     

基于小波变换的调制自动识别新方法研究

在小波分析的理论基础上,提出使用高斯(Gaussian)小波进行连续小波变换,进而提取信号的小波变换后的幅度,获取其瞬时特征,达到识别MPSK(M-ary Phase Shift Keying)与MFSK(Multi-Frequency Shift Keying)信号的目的,从而在不需要先验知识的情况下识别接收信号的调制方式的目的.验证该方法较现有文献利用Haar小波变换识别信号方法具有更好的性能,而且克服了现有文献采用Haar小波变换识别调制信号的漏检问题,提高了运算速度和性能,并有效增加了小波变换识别调制信号方法的适用性.通过理论分析和计算机仿真证实了新方法的有效性和优越性.     

无线电监测中调制信号特征提取算法

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。     

基于粒子滤波参数估计的混沌保密通信系统

针对混沌参数调制保密通信系统中扩展卡尔曼滤波算法和无味卡尔曼滤波算法对混沌系统的状态和参数估计性能较差的问题,提出了用粒子滤波算法估计混沌系统参数的方法。在系统的发送端,通过待发送的二进制符号调制混沌系统的参数进而产生混沌信号。在接收端,粒子滤波器用接收到的混沌信号估计出相应的混沌系统参数,从而恢复出发送端的二进制符号。仿真结果表明,较扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波,粒子滤波算法在估计混沌系统参数时具有更短的收敛时间和更小的估计误差,能更有效地实现混沌保密通信。     

小波变换在通信信号调制识别中的应用

空间传播的通信信号采用了不同的调制方式。在许多应用中,需要监视通信信号的活动情况,区分信号的性质,甚至截获其传输的信息内容。调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征,而要截获通信信号的信息内容,就必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号,调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下判断出通信信号的调制方式,并估计出相应的调制参数。随着通信信号体制及调制样式的多样化和复杂化,信号环境越来越密集,识别难度越来越大。小波变换具有良好的时间,频率局域化特征和多分辨率分析的特性,所以小波变换是一种能有效地从不同调制类型的信号中提取瞬时特征的技术,而且不需要已调信号任何的先验知识。不同类型信号的小波变换系数的明显不同非常适合对调制信号的调制类型进行识别。本文在学习MFSK调制信号的基本特征的基础上,分析研究了三种类型的小波变换。     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

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.      

基于瞬时相位差分的MFSK符号率估计方法

对数字通信信号的符号速率估计是电磁频谱监控、通信侦察分析等非合作接收领域的重要研究内容。提出了一种MFSK信号的符号速率估计新方法,通过对信号样本求取瞬时相位差分并联合非线性变换及小波分析的方法,实现了对符号速率的准确检测,并大大提高了估计方法在低信噪比条件下的适应性;在此基础上进一步提出了低信噪比条件下基于估计结果后处理的性能改进方法,能够再提高3 dB的估计性能。仿真验证了新算法和改进方法在低信噪比条件下的估计性能。     

基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计

为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显著凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

一种工程化的数字调相信号快速分类识别方法

在数字调制分类中,信号的相位周期特性会形成相位的卷叠并降低对接收到的射频信号的自动数字调制正确分类的概率.根据多进制数字相位调制(multiple-level phase shift keying,MPSK)信号的相位特征,通过相位去卷叠、根据最小均方误差原则去线性相位分量,以及相位的模π运算,提出了一种MPSK信号的...     

正交频分复用系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅里叶变换的边缘扩展信道插值算法(EFFT),该算法对正交频分复用(OFDM)符号有效频带边缘的两端频点作镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能.仿真结果表明,在低阶调制且信噪比(SNR)较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统快速傅里叶变换(FFT)插值算法的均方误差(MSE)提升1dB左右.在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当,与维纳滤波算法相比运算量明显降低.EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率.     

基于小波变换的单通道盲分离中源信号数目估计算法

推导了常用数字调制信号的小波变换幅度函数表达式,并给出了统一的近似表达式。在此基础上给出了单通道接收混合信号模型中小波变换幅度函数的近似表达式。通过充分利用与混合信号中奇异点有关的码元周期信息,给出一种基于小波变换的单通道接收条件下源信号数目估计算法,实现了在无先验知识的情况下对源信号数目的估计,并通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

基于谱熵和多尺度小波的码元速率估计方法

针对实际信号码元速率估计中噪声对估计精度的影响和小波方法最优尺度的选择问题,提出了一种基于谱熵分析和多尺度小波变换的码元速率估计方法。通过谱熵检测有效滤除带内噪声,并采用并行多尺度小波分析和精度函数分析提取最优小波尺度。实验结果表明,该方法的估计性能优于传统小波分析方法,并且在低信噪比情况下具有更好的估计鲁棒性。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。