采用复合调制的AM广播功率谱分析

分析采用EBPSK/DSB-AM复合调制的AM广播发射信号功率谱,给出复合传输系统的结构和发射信号的波形表达式。以美国FCC规定的功率谱发射掩模和我国关于AM发射机基本参数的国家标准为具体指标,对比了通过几种不同的发射滤波器后复合调制信号的功率谱结构,以及相应的数据传输性能。系统仿真表明,在满足给定发射信号功率谱衰减和一定的信噪比条件下,模拟AM广播和EBPSK数据传输都能获得良好的性能。     

基于SVM判决的RS编码EBPSK调制解调器

冲击滤波器能将扩展的二元相移键控（extended binary phase shift keying, EBPSK）调制信号的相位跳变转化为幅度冲击,从而突出了“0”和“1”码元的波形差异. 为了充分利用该特性,文中设计了基于支持向量机（support vector machine, SVM）判决的RS编码EBPSK调制解调器. 简述了EBPSK调制解调原理,并
利用SVM的分类能力给出了EBPSK检测模型. 对二元相移键控BPSK和EBPSK的性能进行对比,设计了基于SVM的RS编码EBPSK调制解调器. 仿真结果表明：1) 以比特每秒/赫兹/信噪比为综合指标,EBPSK系统性能优于BPSK;2) 在AWGN信道下,当误码率为10−4时与自适应门限判决的RS编码EBPSK调制解调器相比,基于SVM的调制解调器可获得约1 dB的编码增益.     

基于IM-SAPSO和SVM的EBPSK检测器设计

参数选择对于支持向量机(support vector machine, SVM)的分类性能很重要,其本质是搜索寻优.该文提出以最小化K-fold交叉验证误差为目标,以改进模拟退火粒子群优化算法(improved simulated annealing particle swarm optimization, IM-SAPSO)为寻优方法的SVM参数优化方法. 利用优化的SVM对扩展的二元相移键控(extended binary phase shift keying, EBPSK)通信系统中经冲击滤波器的“0”和“1”码元进行分类,并和基于SVM、PSO-SVM以及幅度积分判决的EBPSK检测器进行性能对比. 仿真结果表明：基于IMSAPSO和SVM的EBPSK检测器性能明显好于其他3 种检测器.     

最低误码率准则的多级软判决均衡器

针对通信系统干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的多级软判决均衡器.通过调节各级均衡器的拒绝门限,可使多级软判决均衡器在计算复杂度与误码率之间取得折衷.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的调频信号和调幅信号联合干扰下,基于最低误码率准则的多级软判决均衡器能表现出良好的性能,并且大大减少了计算复杂度.此外,还发现多个非线性均衡器的组合在降低计算复杂度的同时还可获得比单个均衡器更低的误码率.     

超窄带调制信号的特殊滤波分析与仿真

为了对具有微小波形差的超窄带EBPSK调制信号进行检测,提出了一种特殊的共轭零极点滤波器.该滤波器可将调制的相位信息转化为幅度信息,产生上凸或下凹现象.通过分析分解波形的滤波响应,运用叠加原理对该滤波器产生的特殊现象进行了定性的解释;利用频率响应的相频特性表达式对其进行了直观分析.实验结果表明:利用零极点滤波器产生的寄生调幅现象可以采用门限判决,从而简化了EBPSK系统接收机结构,仿真的误码率曲线表明了该滤波器对EBPSK传输系统性能有很大的提升作用.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

极大阈值网络中的噪声提高Fisher信息

基于Fisher信息研究了3种典型噪声下极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振现象.通过研究得到极大阈值网络中的噪声能够提高Fisher信息,即随机谐振和阈上随机谐振现象存在,噪声有助于信号的估计.随着网络中阈值单元数的增加,Fisher信息的最大值迅速地增加,随机谐振和阈上随机谐振的功效显著增强.这些结果说明极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振对于噪声具有一定的鲁棒性,同时也拓展了随机谐振和阈上随机谐振在信号估计方面的应用.     

LDPC码在基于类二分法SVM的MPPSK信号检测中的应用

为了降低基于多分类支持向量机(SVM)的多元位置相移键控(MPPSK)系统的信号检测复杂度,同时提升误码率性能,提出一种新的类似于二分法的SVM多分类方法.然后在此基础上引入LDPC信道编码,考虑到SVM输出转化为多进制后验概率的复杂性,采用简单的位比特翻转法进行LDPC译码,并利用一种进制转化机制简化多进制LDPC译码.结果显示,类二分法SVM判决方法可以有效降低多分类SVM检测算法的复杂度,且其检测性能相较于已有的MPPSK信号检测算法显著提升;所采用的进制转化机制实现了基于SVM多分类判决的MPPSK系统中的多进制LDPC编解码;引入LDPC编码以后,MPPSK信号性能进一步显著提升.