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.     

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.     

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。     

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。     

小波变换与线性调频信号脉内调制特征分析

提出了通过特征尺度的小波系数模极大值分析线性调频信号(linear frequency modulated signal,LFM)脉内调制特征的算法,分析了怎样选取特征尺度以及探究了怎样通过特征尺度的小波系数模极大值辨识出LFM的载频变化规律;并且研究了利用改进的小波脊线法提取了LFM的瞬时频率;最后对低信噪比下的LFM利用此改进算法进行了仿真。仿真结果表明,瞬时频率估计的精度得到了提高,尤其是信号起始段频率估计的相对误差低于0.05%,有效的克服了以往的小波脊线算法对低信噪比下的信号起始段频率估计的精度不高的缺陷。     

混沌子载波调制的正交频分复用安全通信系统

混沌序列用于安全通信具有潜在的优势,但目前已提出的混沌通信系统在实际信道环境(噪声,多径)下性能较差。本文提出一种基于符号动力学及混沌映射反向迭代的混沌调制技术,产生的混沌调制信号代替传统的或调制信号作为子载波调制信号进行正交频分复用(),接收端采用改进的维特比算法进行混沌序列估计及信息的解调。仿真结果验证该系统具备良好的安全性能与抗多径性能。     

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。     

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.     

一种适用于QAM信号的符号定时同步算法

在全数字接收机中,符号定时同步是信号解调的关键技术之一,其性能的好坏直接影响整个算法解调的性能。针对QAM信号的符号定时同步问题,文章在传统最大平均功率算法的基础上,提出一种联合估计方法。利用一种结构简单的插值滤波器对信号进行二倍插值滤波,然后通过最大平均功率算法求出平均功率值最大的点作为最佳采样点,在信噪比较低时,不需要很高的采样率和复杂的算法就能够保证较高的估计精度。仿真结果表明新算法具有运算复杂度低、估计精度高和抗干扰能力强等优点,能够实现QAM信号的快速同步。     

MPSK/MQAM符号速率估计算法

为了在复杂环境以及低信噪比情况下实现符号速率的准确估计,降低算法的复杂度和运算量,提出一种针对MPSK/MQAM(multiple phase shift keying/multiple quadrature amplitude modulation )类信号符号速率估计的新方法,通过对A/D采样后的信号进行数字下变频处理得到零中频信号,利用I路和Q路信号构造一个复数函数,生成含有与符号速率相关的离散谱线,通过检测离散谱线的位置实现符号速率的估计。通过MATLAB仿真实验以及在FPGA(field programmable gate array)与DSP(digital signal processor)硬件平台上利用实际信号对算法的性能就行了测试,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法复杂度低,运算量小,适应性好,在低信噪比情况下仍具有较高估计精度。同时,该方法所得到的数据也可以用来进行信号识别和其他参数的测量,这在工程实践中具有很高的应用价值。     

超窄带甚小线性调频信号的小波分析

甚小线性调频调制作为一种超窄带调制方式,使用升频信号和降频信号分别对应二进制数据“0”和“1”.根据时频分析理论,证明了甚小线性调频信号是一类小波信号,并采用墨西哥草帽小波对甚小线性调频超窄带信号进行频谱分析比较,还讨论了甚小线性调频信号多周期情况.通过小波分析,从时频分析图中可以直观地看到甚小线性调频信号的频谱随时间的变化,即升频信号的频谱峰能量随码元变化有向高频偏移的趋势,反之,降频信号有向低频偏移的趋势;在多周期甚小线性调频信号中,调制系数越大,频率偏移的趋势则越明显.小波分析精确可靠,为设计特殊滤波器以及系统性能分析提供了基础.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

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.