针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种...针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种基于极值分布理论(EVT,Extreme Value Theory)的简化处理算法.利用相关谱最大值的极限分布替代其精确分布,基于纽曼-皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则得到简化的似然比检验,给出了相应判决式及其判决门限的解析表达式.文中给出了不同假设下相关谱最大值的极限分布形式.计算机仿真结果表明:本算法与已有的恒虚警方法相当,但优于基于分组极值模型及超阈值模型的两种分布拟合检验法,且具有较低的计算复杂度.展开更多
首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和...首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。展开更多
针对现有的复合调制信号参数估计方法在Alpha稳定分布噪声中性能严重退化的问题,提出一种基于L-DFT(L-Filter-Based DFT)的线性调频与相位编码(Linear Frequency Modulation and Binary Phase Shift Keying,LFM-BPSK)复合调制信号参数...针对现有的复合调制信号参数估计方法在Alpha稳定分布噪声中性能严重退化的问题,提出一种基于L-DFT(L-Filter-Based DFT)的线性调频与相位编码(Linear Frequency Modulation and Binary Phase Shift Keying,LFM-BPSK)复合调制信号参数估计方法。该方法首先定义了L-DCFT(L-Filter Based Discrete Chirp-Fourier Transform),平方倍频法消除编码调相后,采用L-DCFT估计信号的起始频率和调制斜率;分析了循环自相关函数中脉冲出现概率增大的问题,提出了基于改进L-DFT和循环统计量的码速率估计方法。仿真结果表明,基于L-DFT的参数估计方法能有效抑制脉冲噪声,在强脉冲噪声中具有良好的参数估计性能。展开更多
文摘针对以相关谱最大值作为统计量对线性调频/二相编码(LFM/BPSK,Linear Frequency Modulation/Binary Phase Shift Keying)混合调制信号盲处理结果进行可信性检验时,存在概率密度函数复杂,难以得到似然比检验闭合表达式的问题,提出了一种基于极值分布理论(EVT,Extreme Value Theory)的简化处理算法.利用相关谱最大值的极限分布替代其精确分布,基于纽曼-皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则得到简化的似然比检验,给出了相应判决式及其判决门限的解析表达式.文中给出了不同假设下相关谱最大值的极限分布形式.计算机仿真结果表明:本算法与已有的恒虚警方法相当,但优于基于分组极值模型及超阈值模型的两种分布拟合检验法,且具有较低的计算复杂度.
文摘首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。
文摘针对现有的复合调制信号参数估计方法在Alpha稳定分布噪声中性能严重退化的问题,提出一种基于L-DFT(L-Filter-Based DFT)的线性调频与相位编码(Linear Frequency Modulation and Binary Phase Shift Keying,LFM-BPSK)复合调制信号参数估计方法。该方法首先定义了L-DCFT(L-Filter Based Discrete Chirp-Fourier Transform),平方倍频法消除编码调相后,采用L-DCFT估计信号的起始频率和调制斜率;分析了循环自相关函数中脉冲出现概率增大的问题,提出了基于改进L-DFT和循环统计量的码速率估计方法。仿真结果表明,基于L-DFT的参数估计方法能有效抑制脉冲噪声,在强脉冲噪声中具有良好的参数估计性能。