Alpha稳定分布噪声下的通信信号识别

Alpha稳定分布是一种能够保持自然噪声过程产生机制和传播条件的极限分布. 本文以特征指数介于1和2之间的Alpha稳定分布模型为背景噪声,研究Alpha稳定分布的分形盒维数特性,从理论上说明分形盒维数对特征指数介于1 和2 之间的Alpha稳定分布噪声不敏感. 提取所选信号族中信号相位的分形盒维数作为特征参量对信号进行识别,理论和仿真实验说明本方法在非高斯Alpha稳定分布噪声背景下有很好的韧性.     

Alpha稳定分布下QPSK信号的低阶循环谱分析

在α稳定分布下结合共变理论、循环平稳理论和分数低阶矩理论,推导了QPSK信号的循环平稳特性和低阶循环谱密度,并用Matlab做仿真验证。结果表明:在α稳定分布下QPSK信号的低阶循环谱密度和在高斯模型下的循环谱结构是一致的,基于稳定分布所设计的算法具有良好的抗脉冲噪声性能。     

数字通信信号的调制与识别

以数字通信信号作为对象,明确了数字通信信号调制以及识别的相关概念和发展历程,并对其目前还存在的问题进行了一定程度的总结分析.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

单通道双MFSK信号调制识别方法

针对单通道双MFSK信号的调制识别问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和分形盒维数的调制识别算法。该算法利用EMD将混有高斯噪声的双MFSK混合信号分解成多个分量,提取每个分量的分形盒维数作为特征参数,使用BP神经网络作为分类器对其进行识别。仿真结果表明,该算法对频谱不混叠的双MFSK信号有较好的识别效果。     

基于SVM的调制信号识别算法

<正>一、数字通信的调制方式现代数字通信技术的快速发展形成了多种通信体制并存的局面,而且这些通信体制的调试方式和接入技术各不相同,给多体制间的通信互联带来了很大的障碍。各种调制技术的产生导致了接收机类型的大量增长,因此人们希望基于同一接收平台最优地接收多种调制信号,以减少接收机类型迅速增长的趋势,而软件无线电技术正是这样一个有效的解决方案。     

基于SVM的调制信号识别算法

一、数字通信的调制方式现代数字通信技术的快速发展形成了多种通信体制并存的局面,而且这些通信体制的调试方式和接入技术各不相同,给多体制问的通信互联带来了很大的障碍.各种凋制技术的产生导致了接收机类型的大量增长,因此人们希望基于同一接收平台最优地接收多种调制信号,以减少接收机类型迅速增长的趋势,而软件无线电技术正是这样一个有效的解决方案.     

FSK/PSK复合调制雷达信号的识别

针对具有低截获概率特性的FSK/PSK复合调制雷达信号的特点,研究了FSK/PSK信号的识别,采用二叉树方法提取了基于信号幅度和相位的特征参数,研究并实现了PSK、FSK和FSK/PSK复合调制雷达信号的识别. 理论和仿真结果表明,所提出的算法在信噪比不小于5 dB时,FSK/PSK复合调制雷达信号的正确识别率达到了99%以上.     

利用循环谱和参数统计的数字调制信号识别

该文利用决策理论识别常用数字信号调制方式. 该识别方法基于接收信号的循环谱和参数统计法,采用谱相关测量的频率平滑法分析数字信号在循环频率轴上的特征谱,运用参数统计法提取统计参数,用于数字调制信号识别. 最后利用决策理论,给出信号识别流程图及判决门限. 实验表明,在信噪比为5 dB的条件下,对预期调制信号2ASK, 4ASK, 2FSK, 4FSK, 4PSK, 8PSK的识别率可达90%, 说明该方法在低信噪比下识别效果良好.     

低信噪比下调制信号载波相位的迭代估计

提出一种低信噪比下期望-极大值（EM）迭代估计载波相位的改进算法。对期望-极大值算法采用一种新的并行初始化方式,在可能的相位区间设置多个初始值,并对初始化后第1次迭代进行了最优选择。经过这种处理不仅可以有效避免EM算法可能收敛到局部最大值点的问题,还可以解决非数据辅助（NDA）条件下的相位模糊问题,避免了对导频序列的需求。实验结果表明,该算法能够在低信噪比下获得比以往算法更好的估计性能,而且这种并行方式的运算量大大降低,收敛的速度和稳定性都得到了保证,具有实用价值。     

高频信号受窄带高斯噪声干扰后合成信号包络和相位分布的研究

本文就高频信号受高斯干扰后,相位发生漂移,当漂移为随机量时,其包络和相位分布规律进行探讨,为提出受干扰信号提供参考。     

用多元信号检测改进广义高斯噪声下的并行非线性检测器

在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测. 在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器. 若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测器的检测性能优于最佳并行线性检测器.     

混合截尾试验下双参数韦布尔分布可靠性指标的参数估计

定数截尾和定时截尾结合在一起的试验是混合截尾试验.本文主要研究混合截尾试验中韦布尔分布参数的极大似然估计以及可靠度函数和可靠寿命的极大似然估计.并且在正则条件下研究了相应的估计量的相合性和渐近正态性;而且还给出了参数的置信区间.最后利用一个实际数据来说明估计量的性质.     

Ⅱ型双截尾下逆威布尔分布尺度参数的估计

基于Ⅱ型双截尾样本,通过极大似然法得到了尺度参数极大似然估计的迭代公式.选取尺度参数的先验分布为无信息分布和伽玛分布,分别在平方损失和熵损失下,给出尺度参数的贝叶斯估计.利用Monte-Carlo模拟比较了各种估计的均方误差,结果表明,当选取伽玛先验和熵损失时,参数的贝叶斯估计最优.     

定数截尾试验下双参数威布尔分布尺度参数的EB估计

考虑尺度参数为θ，形状参数为β的二参数威布尔分布．本文讨论在定数截尾试验中，当形状参数β确定的情形下，在首先给出尺度参数θ的充分统计量T的分布的基础上，给出了尺度参数θ的经验Bayes估计，且计算简单，使用方便。     

双分量区间删失下Weibull分布参数最大似然估计的渐近性质

针对一类双分量区间删失模型，讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数最大似然估计的可识性，证明了该估计具有强相合性及渐近正态性。