水下冲激噪声环境下基于多特征融合的信号调制方式识别

通信信号调制方式的识别在水下通信系统中发挥着重要作用,但目前在传统理论基础上建立起的高斯白噪声环境下的识别方法在水下冲激噪声背景下的识别仍存在困难.针对这一问题提出了水下冲激噪声环境下多特征融合的调制方式识别方法.利用Alpha稳定分布建立水下冲激噪声的模型,提出了基于指数函数的非线性变换方法消除部分冲激噪声的信号预处理方法;对预处理后的信号提取频域的盒维数特征、信号包络的样本熵特征以及Stockwell变换(S变换)域能量熵特征,构成多特征向量进行融合识别.对3个种类和数量不同的调制信号集进行仿真实验,结果表明,多特征融合识别的方法在水下冲激噪声环境下较单一特征识别性能更好,对Alpha稳定分布的特征指数在1~2之间时,该方法具有稳定性.同时通过对比仿真发现,非线性变换预处理显著地提高了算法性能,且多特征融合的调制识别方法的性能明显优于单特征方法,可识别的信号种类更多.     

广义分数低阶协方差谱及谐波频率估计

为了进一步探索a稳定分布的谱定义,该文提出了广义分数低阶协方差谱的概念,它对a稳定分布随机过程作非线性变换,使变换后的随机过程存在二阶统计量,从而可运用Fourier变换作频域分析.变换函数可以是对数型、Sigmoid型、反正切型等,这些变换函数不依赖于对特征指数a的先验知识的了解或估计,便于工程应用.计算机仿真表明,这些广义分数低阶谱在a稳定分布噪声条件下具有良好韧性,能够对谐波信号频率进行有效识别.     

Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

循环谱相关方法在调制信号参数估计中的应用

通信过程中的调制信号具有循环平稳特性,本文通过分析调制信号的循环谱相关特点,提出了利用循环频率谱峰的位置与大小来估计调制信号载波频率和码元速率的方法,给出了具体的实现步骤,实验结果表明该方法在信噪比较低的情况下仍能完成对调制信号参数的估计。     

非高斯模型下BPSK的循环谱分析

在Alpha稳定分布下结合共变理论、循环平稳理论和分数低阶矩等理论,推导了BPSK信号的循环平稳特性和低阶循环谱密度,结果表明稳定分布下BPSK信号的低阶循环谱结构同高斯假设下的谱结构是一致的.最后在Matlab下进行了仿真验证,仿真结果与理论推导相符合,但基于稳定分布所设计的算法具有良好的抗脉冲噪声的性能,对复杂背景下的调制识别或者盲分离提供新的途径.     

航道多载波的通信时延与多普勒频移联合估计

针对海上航道立体监测系统中水声信道高斯噪声和对称α稳定(SαS,Symmetric α Stable) 脉冲噪声干扰的复杂环境,以基带OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplering）水声通信系统的发射信号作为研究对象,提出了一种基于分数低阶循环模糊函数的多循环频率时延与多普勒频移联合估计算法．该方法将分数低阶矩与循环平稳特性相结合,能够在SαS脉冲噪声条件下检测信号的循环平稳特性．仿真结果表明:在脉冲噪声和干扰环境中该算法均能稳定工作,估计性能优于基于二阶循环模糊函数．     

脉冲噪声环境中韧性的子空间频率估计算法

为提高脉冲噪声环境中基于子空间的正弦信号频率估计算法的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计方法得到接收信号尺度的鲁棒估计.构建鲁棒的接收信号协方差矩阵,并利用子空间方法得到正弦信号频率的估计.计算机仿真结果表明:该方法在强脉冲和低信噪比环境中的性能显著优于基于分数低阶统计量的子空间频率估计方法.     

调幅波调制噪声的单模激光随机共振

将噪声和调幅波以相乘的形式引入到单模激光系统,用调幅波调制色抽运噪声,采用线性化近似方法计算了由色抽运噪声和色量子噪声驱动下的光强相关函数,通过对相关函数的傅里叶变换,得到光强的功率谱及信噪比.结果表明:信噪比随着抽运噪声自关联时间τ1和载波信号频率ω的变化均出现了广义随机共振;当抽运噪声自关联时间τ1大于某一值时,信噪比R是正值,R随τ1的增大出现一个极大值,即出现随机共振现象;信号和噪声引入形式不同,随机共振的形式也不同.     

基于频域平滑循环周期图法的直接序列扩频信号的参数估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的传输特点,将其建立为循环平稳模型.利用基于频域平滑的周期图估计了DS-SS信号的码元速率、载波频率、初始时间和初始相位,提高了参数估计精度.在循环谱密度函数的数字实现过程中,用频域平滑后的循环周期图估计循环谱密度函数,推导了在有限数据条件下循环谱的对称式周期图估计和频域平滑对称式周期图估计的方差表达式,分析了经过频域平滑后的DS-SS信号参数估计方差和估计精度.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

SαS噪声环境下的宽带信号二维波达方向估计算法

为克服在SαS噪声环境下的DOA估计方法没有考虑宽带信号的情况,在分析SαS噪声环境下宽带信号阵列输出矩阵性质的基础上,将时域方法与频域方法有机结合起来,通过构造L型阵列的各频带的分数阶累计量,将一维宽带信号阵列模型拓展到二维,并利用CSM聚焦算法,通过k个聚焦矩阵T(fk)把不同频率处的方向矩阵变换到同一参考频率f0下的矩阵,采用改进的分数低阶矩阵(MFLOM)来作为共变矩阵的估计子.实现了SαS噪声环境下的宽带信号的二维波达角估计,通过仿真分析证明了该算法的有效性.