常见数字通信信号的谱线特征分析

不同调制方式的数字通信信号做非线性变换后其频谱往往具有不同的谱线特征,该文针对常见的数字通信信号,对其二次方与四次方的傅里叶谱线特征进行了理论分析,解释了谱线的产生原因并介绍了其潜在的应用价值。仿真实验表明,信号谱线特征在低信噪比及多径衰落信道环境下具有良好的稳健性,在通信信号处理方面具有良好的应用价值。

基于谱线特征的恒包络数字调制方式识别方法

针对常见的恒包络数字通信信号,对其信号二次方与四次方形式的傅立叶谱线特征进行了理论分析,并在此基础上提出了一种针对恒包络数字通信信号的调制方式识别方法,其主要特点是不需要符号速率、载波初相、定时同步等先验信息,而且还能够区分线性调制和非线性调制.仿真实验表明该方法在较低信噪比条件下仍可以获得较高的正确识别率,具有很强的实用性.

OFDM信号循环谱结构分析

利用数字调制信号的循环平稳特性可以完成许多盲信号处理任务,但前提是必须清楚信号的循环谱结构。该文把数字调制信号建模成线性周期时变变换,结合非周期的齐次马尔可夫链模型,推导和计算OFDM信号的循环谱公式,并通过计算机仿真给出了双频面上的OFDM循环谱幅度,结果与理论分析相吻合。

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.

基于平均似然比的鲁棒性突发检测

突发检测对突发解调起着初始捕获同步的重要作用。该文对未定时随机采样调制信号,提出一种基于平均似然比的突发检测方法,该方法利用平均似然比对突发信号做贝叶斯检测,解决了以往提出的突发检测方法要求最佳定时采样和抗频偏性能差等问题。新算法在取得较佳检测性能的同时,对频偏和采样时间偏差表现出良好的鲁棒性,且检测虚警随信噪比变化不大。

自适应减少复杂度的盲最大似然序列估计

基于逐幸存路径处理原理和自适应选择幸存路径的思想,本文提出了一种自适应减少计算复杂度的盲最大似然序列估计新算法.通过分析和推导,给出了一种近似估计网格图最小欧式距离的方法,并利用该估计值对幸存路径进行取舍,在网格搜索中仅保留少数幸存路径来进行信道参数和发送符号序列的联合盲估计.理论分析和计算机仿真结果表明,对严重符号干扰信道,在较高信噪比条件下,本文提出的新算法具有较理想的误符号率性能和较低的计算复杂度.

军事信息系统需求工程现状与发展

随着军事信息系统建设由传统的技术主导型逐步向需求主导型转变,军事信息系统需求分析已发展成为军事信息系统需求工程。介绍了军事信息系统需求工程的基本概念与内涵,阐述了军事信息系统需求工程的过程与方法,分析了国内外研究现状以及今后发展方向,以期为军事信息系统需求工程研究提供参考。

OFDM系统在时变色散信道中的精确建模与仿真

从通信系统建模与仿真的方法论为出发点,利用改进的JAKES仿真器实现单径Rayleigh衰落,采用抽头延时线模型实现时变色散信道,建立了OFDM系统在时变色散信道中的仿真模型。参照802.11a协议设定模型参数,给出了系统在AWGN信道、单径Rayleigh信道、多径Rayleigh信道下的BER性能。

一种适合于CPM信号的盲均衡与调制指数盲估计的联合算法

CPM是一种非线性调制技术,常用的线性盲均衡算法难以直接用来对该类信号进行有效的均衡.本文通过分析传统常模准则用于CPM信号盲均衡时存在的问题,提出一种适合于全响应CPM信号的线性盲均衡与调制指数盲估计的联合算法.该算法在使用线性均衡器对CPM信号进行均衡的同时,可以对未知调制指数进行准确的估计.算法的性能在计算机仿真实验中得到验证.

基于自适应门限MDL方法的TDMA突发特征码检测

阐述了基于最小描述长度(MDL)方法来进行特征码检测,根据检测量分布的推导结果,提出了检测门限对检测性能、特征码位置不确定性和信噪比变化自适应的MDL特征码检测方法。当基于特征码进行通信信号分选时,新方法具有更好的应用灵活性,且检测性能对频偏具备鲁棒性。

基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法

针对传统宽带频谱感知算法速度慢、设备复杂度高、对实际信号适用性不强等问题,提出了一种基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法,根据信号带宽等因素选择合适尺度下的小波变换结果进行信号检测,能够准确估计频带范围内信号个数、载频、带宽、信噪比等参数。实际信号测试证明了这一算法的有效性。该算法对频谱监测、认知无线电(CR)频谱感知具有一定实用价值。

基于边带最大化准则的频偏与定时联合盲估计方法

基于边带最大化准则,提出了一种频偏与定时联合盲估计方法。深入分析了频偏对边带定时算法的性能影响,将边带定时算法与基于迭代实现的共轭自相关频偏估计算法有机融合,实现了大频偏条件下频偏和定时的联合盲估计。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法不需要信号调制方式、多径衰落信道等先验信息,且具有收敛速度快、计算复杂度小等特点。

基于出现-消失时间序列的信号关联

针对无源异类传感器接收的信号常在持续时间上无交集的情况,提出了一种基于出现-消失时间序列的信号关联算法。首先将时间序列抽象成一个M/G/1排队模型,随后推导了闲期分布,然后依据参考信号的闲期和休假期分布的不同,确定了关联时间窗口,统计N个关联时间窗口内待关联信号出现的频次作为信号关联的依据。仿真实验表明,关联信号与参考信号同时出现的概率(>81%)远高于非关联信号与参考信号同时出现的概率(<39%),验证了所提方法的有效性。

联合相位和定时估计的二进制CPM信号解调器

针对二进制CPM信号,提出一种载波相位和定时联合估计的解调算法,算法主要基于Laurent分解,利用载波相位和定时的最大似然估计和判决反馈,将V iterb i译码器、载波相位和定时估计结合在一起,同时实现了载波相位和定时的联合估计以及CPM信号的解调。仿真实验表明,较低信噪比条件下该解调器对存在较小残留频偏、任意初相和定时误差以及定时点漂移的情况都能够实现正确解调,具有优良的性能。

基于压缩感知的认知无线网络协作频谱感知技术

针对传统频谱感知算法受A/D器件物理瓶颈,硬件计算能力等限制难以实现宽频段授权用户实时检测的问题,将压缩感知技术应用于宽带频谱感知,建立了一个基于Xampling前端的新型协作频谱感知模型,在此模型基础上提出一种基于认知用户分组,组内利用压缩感知技术进行信息融合,组间对各组检测结果进行判决融合,两者结合实现授权用户检测的新算法,并给出了认知用户的分组原则。与传统宽带频谱感知算法相比,该方法无需高速A/D,也不需要恢复原始信号,可有效降低宽带频谱感知的硬件复杂度,缩短频谱感知时间,仿真结果证实了新算法的有效性。

系统可重构技术研究

为了适应需求的变化，可重构系统的设计技术逐步成为一个新的研究热点。本文综述了硬件平台可重构、软件系统可重构和通信网络可重构三类当前广泛研究的系统可重构技术，提出了我们需要关注和跟踪研究的技术重点和发展方向。

感知无线电技术与发展

感知无线电是软件无线电技术的演化，是一种高效频谱利用的新型智能无线通信技术，它作为无线通信领域的最新进展，在全球受到日益关注。本文介绍了感知无线电的概念、关键技术以及研究与应用状况。

三种3G主流体制无线接口技术的分析比较

本文概述了第3代移动通信（3G）无线接口的标准分析，分析了3种主流体制无线接口的技术特点，并比较了它们的技术性能。