基于高阶循环累积量的SQAM信号调制识别算法

该文利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征,提出了一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,实现对SQAM信号分类。算法对载波频率偏差、时延和相位旋转具有稳健性,并可在多信号环境且存在载波频偏的情况下实现对感兴趣信号的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。

基于支持矢量机和循环累积量的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征矢量,采用支持矢量机将分类特征矢量映射到高维空间并构建最优分类超平面,实现对QAM调制信号的自动识别。该算法解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广性能,并且可在多种调制信号环境下实现对感兴趣信号类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。

多径衰落信道下基于循环累积量的调制分类算法

针对多径衰落信道,通过利用各阶循环累积量来对常见单载波信号进行调制分类。首先分析推导了在多径衰落信道下模拟和数字单载波信号一阶、二阶和四阶的循环累积量特征,寻找出不同信号在特定循环累积量下的谱峰特征的区别,最后利用CAFR检测算法通过树形判决完成信号的调制分类。通过理论推导和仿真分析,验证了算法在多径衰落信道下调制分类的可行性和抗噪声性能。算法不需要信号的先验知识,在多径衰落信道下性能鲁棒,适用场合较广。

基于高阶循环累积量的正交频分复用(OFDM)信号子载波调制识别算法

针对OFDM(正交频分复用)信号的子载波调制方式在高斯信道下的盲识别问题,提出一种基于高阶循环累积量调制识别方法。通过理论分析了高斯信道下子载波采用不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量,并证明了只有当循环频率等于子载波频率时,OFDM信号的四阶循环累积量才不为零,由于不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量值不同,因此将信号四阶循环累积量值作为特征量来区分信号的不同调制方式。该方法不需要任何的先验信息就能识别子载波调制方式,仿真表明该方法具有一定可行性。

基于循环累积量的QAM信号载波相位估计算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。

基于三阶循环累积量的二维谐波信号的参数估计

本文从循环平稳的观点出发来研究乘性和加性噪声中的二维谐波参数估计问题.利用循环累积量的性质得到了二维三阶循环累积量单一记录估计的统计性质.在此基础上,提出了基于三阶循环累积量特殊切片的二维谐波分量个数和频率对的估计方法,并得到了估计的强相容性质和强收敛速度.仿真试验对算法作了说明.

基于循环累积量的共信道多信号检测和信号源个数估计算法

信号检测和信号源个数估计是处理共信道多信号问题的基础,针对时频重叠的共信道多信号检测和信号源个数估计提出了一种基于四阶循环累积量的算法。算法首先计算接收信号的四阶循环累积量,循环频率轴上其模值在和信号载频相关的循环频率处会出现离散谱线,然后采用基于形态学的方法对离散谱线进行提取,根据离散谱线的个数进行信号检测和信号源个数估计。算法不需要设定阈值,可同时进行信号检测和信号源个数的估计。对于最多3个BPSK、QPSK和MQAM任意类型等功率混合,在信噪比为5dB左右信号检测和信号源个数估计的正确率大于90%,并且算法对频谱重叠度具有较好的鲁棒性。

基于四阶循环累积量的二维DOA和极化参数估计

在任意分布的加性平稳噪声背景下,提出一种基于单个电磁矢量传感器的四阶循环累积量算法来实现宽带循环平稳信号的二维波达方向(DOA)和极化参数估计。通过利用信号的循环平稳特性,使该算法具有信号选择的能力,同时能够抑制宽带干扰和任意分布的加性平稳噪声的影响,从而提高算法的信号检测能力。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于多阶循环累积量的多用户调制分类方法

针对多径信道中调制信号识别正确率低的问题,提出一种基于多阶循环累积量的多用户调制分类方法。利用调制信号循环累积量的差异性,分别计算多个接收信号的多阶循环累积量,构造接收信号的归一化四阶循环累积量向量,结合盲信道估计方法,估计发射信号的归一化四阶循环累积量向量,将该向量作为特征参数进行提取,实现对多用户信号调制类型的识别。仿真结果表明,在低信噪比条件下,该方法具有较高的正确分类概率,对色噪声具有较好抑制作用,可以推广到更高阶的多发射机调制识别形式。

基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法

利用观测样本的高阶循环累积量特征,提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法,实现了对QAM调制信号的自动识别。该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度,对时延和相位旋转具有稳健性,并可在干扰环境下实现对感兴趣信号调制类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。

循环累积量矩阵联合对角化盲源分离算法

循环累积量兼有高阶统计量和循环不稳两者的优点,可抑制任何平稳高斯或非高斯噪声以及非平稳的高斯噪声,文中利用循环累计量的这一性质,提出的基于循环累积量矩阵联合对角化盲源分离算法,对接收的每路数据分别运用矩阵联合对角化法处理,实现对具有相同循环频率源信号有效的分离的目的。仿真试验表明该算法能够有效的提取有用信号。

一种基于高阶循环累积量的改进型VAD算法

根据语音信号的短段循环平稳(CycloStationary,CS)特征,该文提出了一种应用于复杂背景噪声条件下的基于高阶循环累积量的改进型VAD(Voice Activity Detection)算法,算法采用MA(Moving Average)模型对语音信号建模,并选择平均幅度差(Average Magnitude Difference Function,AMDF)的方法来估算循环频率以降低算法复杂度。经VolP(Voice over Internet Protocol)平台测试,算法对高斯(白色或有色)噪声以及其它平稳噪声自适应能力强、检测性能突出,且恢复后语音质量损失较小,对于非对称噪声也具备可检测能力。

直接序列扩频通信中基于循环累积量的自适应干扰对消技术

在可以获得与干扰强相关的参考信号的扩频通信系统中,自适应干扰对消器是常用的抗干扰技术.为在保证对消器性能的同时,减少运算量,提出了一种基于二阶循环累积量(SOCS)自适应干扰对消器(AIC-SOCS),利用源信号和参考信号的循环二阶累积量,自适应调整对消器中滤波器系数.与基于四阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-FOS)相比,乘法次数减少50%,加法次数减少60%.仿真实验表明,AIC-SOCS的性能和AIC-FOS的干扰抑制性能相当,表现出比基于二阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-SOS)更优良的干扰抑制性能.

一种基于四阶循环累积量的盲源分离方法

盲源分离是指在没有源信号任何先验知识的情况下,只根据多个接收机的观测信号实现对源信号的恢复。本文基于四阶循环累积量提出了一种简单易行的循环平稳信号的盲源分离方法。针对两个信号混合的情况,该方法首先对观测矩阵进行循环白化,使得观测矩阵的循环自相关阵为单位阵,这样分离矩阵变为酉阵,可用单个参数来表示。之后运用循环统计量的性质找到一个评判函数,求得该参数的最佳值从而确定分离矩阵。本文对BPSK信号和AM信号混合的情况分别进行了仿真实验,通过信号分离的直观图、参数选择以及串音误差的分析表明该方法的有效性,并将其与自然梯度算法,循环自然梯度算法做了比较,表明本算法的优势,尤其是在AM信号的分离中更是如此。文章最后讨论了算法的运行时间。

基于二阶循环累积量的载波频率估计

针对单信道中时频重叠双信号的载波频率估计问题,提出一种基于二阶循环累积量的载波频率估计方法。该方法通过检测信号二阶循环累积量的峰值进行载波频率估计,不需要对信号进行分离,可以直接估计双信号的载波频率。仿真结果表明,对于BPSK、QPSK、8QAM、16QAM任意组合的时频重叠双信号,在信噪比不低于-5 dB的情况下,该方法的载波频率估计准确率高于95%。

基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法

利用实际通信信号的循环平稳特性,提出了一种基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法。与传统的MUSIC算法相比,新算法能抑制任意分布的平稳噪声或不具有目标信号循环频率的非平稳干扰或噪声,以及所有的高斯噪声,使该高斯噪声具有和目标信号相同的循环频率。新方法计算量较小,具有很强的信号选择性和很高的空间分辨率,并且具有很好的阵列扩展能力。

基于循环累积量的TLS-ESPRIT测向算法

描述了普通TLS-ESPRIT算法的数学模型和4阶累积量的定义及性质,提出了一种基于4阶循环累积量的TSL-ESPRIT算法。使用计算机进行仿真试验,得出了该算法与普通TLS-ESPRIT算法在色噪声和干扰情况下的性能图样,验证了该算法能够有效地克服高斯色噪声和不同循环频率处干扰的影响,仿真了该算法与传统测向算法对同一问题的运算时间,证明该算法的运算量较小。

基于高阶循环累积量的QAM载波频率估计

利用通信信号的循环平稳特性,通过对QAM信号高阶循环累积量的研究,提出了一种基于高阶循环累积量的星形和方形QAM载波估计算法。并且对该算法进行了理论分析,仿真结果证明,该算法的正确性和有效性。

基于循环累积量和神经网络的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,提出一种基于循环累积量特征的调制识别算法,并应用神经网络作为智能分类器进行识别判决。该算法不需要人为设置判决门限,预处理要求较低,实现了对BPSK、QPSK、8PSK、8QAM和16QAM通信信号的识别分类。理论分析和仿真实验结果都证实了该分类算法的可行性和有效性,且在低信噪比下具有较好的鲁棒性。

基于循环累积量的Link-11载波盲估计

提出了一种利用高阶循环累积量对Link-11信号载波频率盲估计的方法。Link-11信号的调制方式为π/4差分四相相移键控(DQPSK)。证明了加性高斯白噪声(AWGN)信道背景下,子载波采用π/4DQPSK调制的正交频分复用(OFDM)信号的八阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现Link-11的子载波盲估计。仿真实验证明该方法有效实用。