一种CPM信号频率成形脉冲盲估计算法

频率成形脉冲是连续相位调制(CPM)信号解调所必需的调制参数,由脉冲形状和脉冲长度两个参数共同决定。该文利用CPM信号的自相关特性,深入分析了CPM信号调制参数与自相关函数之间的内在联系,并在此基础上提出了一种频率成形脉冲的盲估计算法。该算法首先实现脉冲形状的盲识别,然后将CPM信号的调制指数调整为整数,最后通过自相关函数中非零值的个数来实现脉冲长度的盲估计。计算机仿真结果与分析表明,该算法实现简单,能够在任意调制阶数和调制指数下有效估计出频率成形脉冲。

基于环形统计量和支持向量机的CPM信号调制识别

频率成形脉冲是CPM信号调制相位的度量,也是信号解调必需的调制参数,包括脉冲形状和关联长度。本文提出一种基于环形统计量和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的CPM信号调制识别技术。首先将基带采样信号的瞬时频率看作环形分布的随机变量,计算瞬时频率的三角矩;然后提取其统计量作为分类特征;最后利用支持向量机,实现了不同频率成形脉冲CPM信号的识别。仿真结果表明,该方法可以实现在不同调制参数类型情况下任意脉冲成形CPM信号的识别。仿真结果中给出了包括多指数CPM信号在内的,不同频率成形脉冲CPM信号间的识别率。由于本文采用基于SVM的分类器,不依赖于信噪比条件,因此具有很高的分类性能和良好的稳健性。