基于小波脊线的OFDM与单载波信号识别

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)与单载波信号广泛应用于短波通信领域。针对低信噪比和多径环境下OFDM与单载波信号识别效率低的问题,本文提出了基于小波脊线的信号识别算法。本文推导了常用信号对应的小波脊线幅度和脊点位置,并分析了小波脊线幅度和脊点形态。通过理论推导和仿真测试证明了OFDM与单载波信号对应小波脊线具有不同特征,对小波脊线差分、中值滤波、并利用其熵作为特征值能够有效的进行OFDM信号与单载波信号的识别。仿真结果证明该算法对输入信号点数要求低,在低信噪比和短波中等信道下识别效果具有稳健性和有效性。

基于层次分析法的短波网络源动态路由协议

针对短波网络中影响路由的因素多、选径困难等问题,提出一种基于层次分析法的短波源动态路由协议。分析链路质量、路径长度、节点负载和生存时间对短波路由路径选择的影响,建立层次分析的数学模型,以路径选择的4个因素作为比较因子构造比较矩阵并计算权重向量。设计一种短波源动态路由协议,通过实例分析路由发现和更新过程。

基于谱再生逆分析的信号细微特征提取

为解决无线复杂电磁环境下同型号通信电台的个体识别问题,研究谱再生逆分析的细微特征提取方法并改进。首先分析输入信号通过非线性功放后的谱再生现象,然后对其进行逆分析,以功率谱分段拟合的方法提取功放非线性参数作为各电台特征,并对特征提取步骤进行了改进使算法更适用于同型号电台的个体识别。为验证算法有效性,使用SVM分类器对特征进行模式训练和识别,仿真结果表明,算法在高斯信道模型和Watterson短波好信道模型下对同型号电台有较好的识别效果。

数字调制信号多重分形特性分析

多重分形能够对分形集的局部尺度行为进行精细的描述,可用于时间序列内在特征信息的精细刻画和准确提取。非高斯性和长程相关性是一时间序列具有多重分形特性的重要标志,验证数字调制信号的多重分形特性,能够为利用多重分形理论进行数字调制信号分析提供理论基础。文章根据斜度系数和峰度系数,验证了数字调制信号的非高斯性;根据Hurst指数验证了数字调制信号的长程相关性;理论分析和仿真结果证明数字调制信号具有多重分形特性。

第三代短波网多址接入协议的研究与改进

为了解决短波资源有限问题,对短波网络MAC协议进行了研究。针对在短波可利用信道有限时,第三代短波网络MAC协议不能有效解决冲突的问题,提出了一种根据网络节点的重要程度设置不同接入概率的协议改进方法。分析了第三代短波网络多址接入协议,通过仿真研究了该"时隙CSMA"协议产生冲突的原因,然后针对该问题提出了一种有效解决冲突的改进方法。最后,建立了冲突产生的数学模型,在理论上证明了所提出方法的正确性,仿真分析表明了改进方法在解决冲突问题时具有良好的效果。

基于信噪比的QAM信号盲均衡算法

提出了一种针对短波QAM信号,采用基于信噪比切换的改进CMA-DDLMS盲均衡算法,对该算法进行了具体介绍,该算法具有残余误差小、收敛速度快的特点,并对该算法进行了仿真验证。

基于OPNET的3G-ALE多址接入协议仿真分析

由于短波资源有限,研究短波网络多址接入协议尤为重要。介绍了第3代短波自动链路建立协议(3G-ALE)所采用的新技术,然后对3G-ALE协议多址接入算法进行了分析。在OPNET网络仿真平台,独立设计完成了3G-ALE节点模型、相关进程模型及网络模型,对自动链路建立过程进行了仿真,并进行了不同情况下节点建链成功率的仿真分析。结果表明,信道误码率对节点建链成功率影响最明显,信道数量和网络节点数次之,节点业务量对建链影响最小。

基于BP神经网络的数字调制方式自动识别研究

研究了基于反向传播(BP)神经网络的数字调制方式识别算法(DMRA)的基本原理。针对八进制数字信号特点提出了两个新的调制识别特征参数。通过软件编程进行仿真实验,结果表明在相同信噪比情况下较基于决策理论识别方法的识别率高。

数据重用CMA算法收敛成因分析与研究

基于数据重用的CMA算法可以用来解决短突发信号的盲均衡问题,但是其收敛成因却鲜有研究。通过经典CMA算法的推导,引出基于数据重用的CMA盲均衡算法,对其收敛成因进行详细的描述和分析,给出相应的结论,通过计算机仿真验证了这些分析和结论的有效性。

以用户为中心的可见光小区预编码协作方案研究

针对当前可见光通信系统中协作传输时采取以用户为中心的研究方案,提出基于ZF(zero-forcing)迫零预编码设计方法。在此种广播通信系统中,主要问题来自于边缘用户之间的多用户干扰(multi-userinterference,MUI)。为了抑制MUI,采用ZF预编码,通过对发送信号的预处理,将干扰消除。可见光通信信号非负且具有有限的线性范围,在这种约束条件下,设计最优预编码矩阵,利用系统平均最大和速率为目标,形成凸优化问题,利用现有标准优化包进行有效求解。仿真结果表明,使用ZF预编码技术,能有效提高系统和速率,以用户为中心的协作方式相比较于非协作、以网络为中心传统协作方式,系统性能更优。

一种基于PC的语图仪的设计与实现

介绍了一种基于PC的语图仪。利用虚拟仪器的思想和短时傅里叶变换的理论,论述了基于PC的语图仪的设 计原理,分析了不同参数选取对处理结果的影响,介绍了该语图仪的编程和实现方法。测试和实际应用证明该语图仪使用 方便,实用性强。

短波自适应信道均衡技术研究

本文阐述了目前短波通信系统中比较流行的几种均衡技术,对他们的均衡原理、结构及算法进行了具体描述;同时,结合短波信道的特点,比较了这几种均衡技术应用于短波时变信道时各自的均衡性能;最后,以2400 Bd的单音串行信号通过模拟的短波信道,给出了各均衡技术的仿真结果。

基于DTTL算法的8PSK符号定时恢复技术

本文阐述了DTTL全数字符号定时恢复算法在8PSK解调系统中的实现。文中结合8PSK解调系统,对DTTL算法中插值器、定时误差检测器、环路滤波器以及数控振荡器等进行了详细的分析。系统仿真显示了该算法稳定的跟踪性能。

基于声卡的2FSK信号的实时解调

本文提出了一种以PC机声卡作为采集卡,以PC的CPU代替DSP器件的2FSK信号的数字化解调方法。介绍了载波频率估计、码元速率估计、码元恢复算法,并结合RTTY信号给出了实时译报算法,以及整个系统的测试结果。

一种短波突发信号的联合定时同步结构

基于ML前馈定时算法和Gardner反馈定时算法,设计一种适用于短波突发信号的全数字联合定时同步结构。该联合定时同步结构既具有前馈算法收敛迅速的特点,也具有反馈算法稳态误差小、跟踪能力强的特点。不同信道环境下的仿真实验表明,该联合结构算法的收敛和跟踪性能优良。

基于软K段主曲线的信号细微特征识别

为解决同型号电台信号识别问题,针对具有同步头的信号,根据噪声在频域分布于底层的特点,从频域角度出发,建立基于软K段主曲线算法的功率谱骨架模型。将谱骨架作为暂态特征,计算其信息维数和盒维数,将得到的分形维数使用SVM分类器进行训练,实现对不同电台发送的相同数据波形信号的识别。实验结果表明,在信噪比较低的情况下,该方法可以有效识别电台,识别率仍可达到80%以上。

基于分形缝隙的短波突发信号暂态特征提取

对信号的暂态特征提取有利于通信电台的个体识别。针对分形维数在特征提取中存在的非普适性问题,提出了基于分形缝隙的短波突发信号暂态特征提取方法,该方法以幅度值为尺度计算缝隙值作为暂态特征,与分形维数相比,可以更有效地描述信号的暂态特性。在高斯白噪声和短波信道下进行了仿真分析,实验结果验证了缝隙值作为暂态特征的有效性。

基于固有时间尺度分解的信号细微特征识别

为解决无线复杂环境下同型号通信电台发送的信号识别问题,针对传统时频方法处理杂散细微特征存在不足,提出了一种基于固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)的信号细微特征识别方法。首先通过ITD方法将稳态状态下信号分解,计算分量瞬时参数并得到信号的时频谱,然后提取频谱特征作为细微特征,最后使用SVM分类器进行模式训练以实现信号的识别。仿真结果表明,该算法能够解决传统方法的实时性和准确性差等问题,取得较好的识别效果。

一种短波高速QAM信号快速无抖动码元同步方案的设计

文章基于Gardner定时误差检测算法、预滤波和一阶过零检测锁相环理论,结合卡尔曼滤波算法,设计了一种快速无抖动的短波高速QAM信号全数字解调码元同步方案,从理论上推导了方案中各个参数的设置方法,并在不同的信道环境下测试算法的性能,仿真结果显示该方案具有优良的性能。

基于Watterson模型的短波信道马氏性研究

在短波Watterson模型中,时变抽头增益为复随机过程,存在较难估计的问题。为此,通过研究信道的马氏性对其进行简化。将连续时变的信道增益离散化为有限状态值,建立一阶有限状态马尔可夫(FSM)模型,给出FSM模型的状态空间、平稳状态概率、状态转移概率等参数,研究FSM模型的状态平均错误概率、状态平均停留时间和状态停留时间的分布等特性。仿真结果验证了马尔可夫模型描述短波信道的准确性。