空中目标辐射源的个体识别方法

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

认知无线电Underlay模式下MQAM信号的调制识别

针对传统的认知无线电Underlay中时频重叠MQAM信号调制识别方法性能低的问题,提出了一种采用时频分析图像纹理特征的时频重叠信号调制识别方法。首先对接收到的时频重叠MQAM信号做频率切片小波变换得到时频分析图像,并选取纹理差异明显的切片部分进行灰度化处理,然后通过提取时频分析图像的灰度-梯度共生矩阵特征,最后利用径向基函数神经网络分类器有效地实现了时频重叠MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明:在信噪比为4dB下,所提出的方法的平均识别率可达到95%以上;在信噪比大于0dB时,所提方法的识别性能优于基于高阶累积量的识别方法。     

多径信道下的OFDM信号带宽盲估计

针对传统的正交频分复用（OFDM）信号的带宽估计方法在低信噪比多径信道下,估计精度低且计算量大的问题,提出一种OFDM信号带宽盲估计方法.本方法首先根据接收到的观测信号建立自回归（AR）模型,通过AR模型计算信号的功率谱;然后将其功率谱等效成矩形谱,并将矩形谱的带宽作为OFDM信号的估计带宽;最后通过多次循环求统计平均...     

低信噪比下低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号带宽盲估计方法估计精度低且计算量较大的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法,首先利用修正的周期图求平均(Welch)法得到功率谱,再对其进行最小二乘多项式拟合得到平滑的功率谱,然后通过对功率谱曲线进行求导提取出斜率最大点和最小点的位置进而估计带宽,最后多次循环求统计平均得到信号带宽的精确估计.通过理论分析,确定了OFDM信号带宽盲估计方法的步骤,并在多径信道下进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能够达到98.9％的正确估计率,并且该方法与传统方法相比,带宽估计精度更高,计算复杂度更低.     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

瑞利衰落信道下MQAM信号的盲识别方法

针对MQAM信号识别难的问题,提出一种瑞利衰落信道条件下MQAM调制信号盲识别算法.该方法在不需要任何先验信息的情况下,利用瑞利衰落信道的特点,从信号的2阶、4阶和6阶累积量中提取的特征参数实现MQAM调制信号的识别.仿真结果表明：在信噪比为5dB下平均识别率能达到90%以上,与其他算法相比有更高的识别率和更强的抗噪声干扰能力,而且对相位抖动和频率偏差有很强的健壮性.     

多类型的雷达有源干扰感知新方法

针对雷达有源干扰可识别的类型有限且识别效果欠佳的问题,提出了一种多类型雷达有源干扰识别新方法。该方法首先利用变分模态分解对雷达有源干扰信号进行分解,得到具有不同中心频率带宽有限的固有模态分量,然后分别计算每个固有模态分量相应的矩形积分双谱,并计算其Renyi熵以组成特征参量,最后采用随机森林分类器将多个随机决策树的结果取众数,从而实现了雷达有源干扰类型的识别。仿真结果表明,所提方法不但能够有效地识别多种不同类型的雷达有源干扰,而且具有良好的抗噪声性能和稳健性。与基于熵理论的识别方法和基于时频特征的识别方法相比,当信噪比为5 dB时,压制式干扰识别率分别提高了0.33%和1.75%;与基于时频图的识别方法和基于时频分布的识别方法相比,当信噪比为0 dB时,拖引欺骗干扰识别率分别提高了3.89%和5.06%。     

DVB-T系统中OFDM信号子载波调制方式的识别

为了解决多径信道下DVB-T系统中OFDM信号子载波调制方式识别性能差的问题,文中提出了一种新的子载波调制方式识别方法.该方法首先采用子载波的归一化功率对空子载波信号进行识别,然后利用循环谱截面相关系数识别出导频子载波信号,最后通过混合高阶矩对调制子载波信号进行识别,从而完成了OFDM信号子载波调制方式的识别.仿真结果表明,在多径信道下,该方法不但具有良好的识别性能,而且具有较低的计算复杂度.     

基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别

目的 解决传统的积分双谱特征维数比较大而导致分类器的稳健性和电台的正确识别率下降的问题.方法 首先选择矩形积分双谱作为识别的特征参数,然后采用了核主分量分析方法进行降维,最后采用基于核函数的支持向量机分类器(SVM)实现对电台指纹的识别.结果 给出一种方法,实现了同种型号相同调制方式的3部不同电台的识别.结论 该算法有效地降低了特征维数.较大地提高了电台的正确识别率.