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Bistable Stochastic Resonance Enhanced 4-ary PAM Signal Detection under Low SNR 被引量:2
1
作者 Linlin Liang Nina Zhang +1 位作者 Haiyan Huang Zan Li 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第4期196-207,共12页
To boost the performance of 4-ary pulse amplitude modulated(PAM) at low signal-to-noise ratio(SNR), bistable stochastic resonance(BSR) system is introduced into digital communications system and get a reliable signal ... To boost the performance of 4-ary pulse amplitude modulated(PAM) at low signal-to-noise ratio(SNR), bistable stochastic resonance(BSR) system is introduced into digital communications system and get a reliable signal detection scheme. In this paper, we first analyse BSR system for different amplitudes of 4-ary PAM signals. The steadystate of the bistable system will be statistically distinct, and the feasibility of the proposed detection scheme is confirmed. On this basis, we present a detailed study on steady-state transitions of the BSR system, and an explicit expression of the bistable system parameters is derived. By setting the bistable system parameters, bistable system, 4-ary PAM signal, and noise reach the resonance state, and the BSR-based detection scheme is implemented. Moreover, we derive an analytical expression to calculate the symbol error rate(SER) of 4-ary PAM signals with the BSR-based detection under additive white Gaussian noise(AWGN). Finally, the simulation results validate that BSR-based detection scheme can improve the detection performance while efficiently reducing the symbol error rate. 展开更多
关键词 4-ary pulse amplitude modulated signal detection low snr SYMBOL error rate(SER) BISTABLE stochastic resonance(BSR)
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Micro-Doppler feature extraction of micro-rotor UAV under the background of low SNR 被引量:4
2
作者 HE Weikun SUN Jingbo +1 位作者 ZHANG Xinyun LIU Zhenming 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第6期1127-1139,共13页
Micro-Doppler feature extraction of unmanned aerial vehicles(UAVs)is important for their identification and classification.Noise and the motion state of the UAV are the main factors that may affect feature extraction ... Micro-Doppler feature extraction of unmanned aerial vehicles(UAVs)is important for their identification and classification.Noise and the motion state of the UAV are the main factors that may affect feature extraction and estimation precision of the micro-motion parameters.The spectrum of UAV echoes is reconstructed to strengthen the micro-motion feature and reduce the influence of the noise on the condition of low signal to noise ratio(SNR).Then considering the rotor rate variance of UAV in the complex motion state,the cepstrum method is improved to extract the rotation rate of the UAV,and the blade length can be intensively estimated.The experiment results for the simulation data and measured data show that the reconstruction of the spectrum for the UAV echoes is helpful and the relative mean square root error of the rotating speed and blade length estimated by the proposed method can be improved.However,the computation complexity is higher and the heavier computation burden is required. 展开更多
关键词 micro-rotor unmanned aerial vehicle(UAV) low signal to noise ratio(snr) MICRO-DOPPLER feature extraction parameter estimation
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Blind parameter estimation of pseudo-random binary code-linear frequency modulation signal based on Duffing oscillator at low SNR 被引量:1
3
作者 Ke Wang Xiaopeng Yan† +2 位作者 Ze Li Xinhong Hao Honghai Yu 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第5期312-319,共8页
Conventional parameter estimation methods for pseudo-random binary code-linear frequency modulation(PRBC-LFM)signals require prior knowledge,are computationally complex,and exhibit poor performance at low signal-to-no... Conventional parameter estimation methods for pseudo-random binary code-linear frequency modulation(PRBC-LFM)signals require prior knowledge,are computationally complex,and exhibit poor performance at low signal-to-noise ratios(SNRs).To overcome these problems,a blind parameter estimation method based on a Duffing oscillator array is proposed.A new relationship formula among the state of the Duffing oscillator,the pseudo-random sequence of the PRBC-LFM signal,and the frequency difference between the PRBC-LFM signal and the periodic driving force signal of the Duffing oscillator is derived,providing the theoretical basis for blind parameter estimation.Methods based on amplitude method,short-time Fourier transform method,and power spectrum entropy method are used to binarize the output of the Duffing oscillator array,and their performance is compared.The pseudo-random sequence is estimated using Duffing oscillator array synchronization,and the carrier frequency parameters are obtained by the relational expressions and characteristics of the difference frequency.Simulation results show that this blind estimation method overcomes limitations in prior knowledge and maintains good parameter estimation performance up to an SNR of-35 dB. 展开更多
关键词 Duffing oscillator pseudo-random binary code-linear frequency modulation(PRBC-LFM)signal blind parameter estimation low signal-to-noise ratio(snr)
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塔里木盆地塔西南山前带地震技术攻关进展及发展方向
4
作者 赵邦六 刘依谋 +2 位作者 李大军 师骏 赵锐锐 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第2期265-278,共14页
塔里木盆地西南坳陷复杂山地山前带处于西昆仑造山带与天山造山带的交汇处,强烈挤压作用造成地下构造高陡破碎,与复杂多变的近地表地震地质条件共同造成地震原始数据信噪比极低,构造成像困难,是国内少有的超高难度探区。受地震资料品质... 塔里木盆地西南坳陷复杂山地山前带处于西昆仑造山带与天山造山带的交汇处,强烈挤压作用造成地下构造高陡破碎,与复杂多变的近地表地震地质条件共同造成地震原始数据信噪比极低,构造成像困难,是国内少有的超高难度探区。受地震资料品质影响,该区油气勘探长期未取得实质性突破。近年来持续开展了地震勘探攻关,采集方面加强近地表调查及激发接收参数优选,优化观测系统设计,开展线束地震及高密度宽方位三维地震采集技术攻关;处理方面探索多重联合约束初至层析反演、黄土区“黑三角”带强能量噪声压制、真地表速度建模和深度偏移成像等技术。经过技术攻关,地震资料品质不断得到提高,发现和落实了一批钻探目标,首次在侏罗系砂岩和石炭—二叠系碳酸盐岩取得两项重大突破,打开了塔西南山前带油气勘探新局面。 展开更多
关键词 塔西南 双复杂 超高难度 极低信噪比 地震攻关
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低SNR海天线提取算法 被引量:4
5
作者 刘士建 吴滢跃 蔡能斌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期3491-3495,共5页
针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度... 针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度差,海天线的SNR提升70%以上;最后,设计了一种斜线查找矩阵,通过对图像行扫描生成该矩阵,矩阵最大值的横纵坐标即为海天线的位置和角度。实测数据的试验结果验证了该方法的有效性且算法运算简单,易于工程应用。创新点在于使用模板运算与形态学相结合的方法提高了海天线SNR并设计了斜线查找矩阵可以简单地定位海天线的位置和角度,减少了计算复杂度。 展开更多
关键词 低信噪比 海天线提取 算法
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基于循环谱的去模糊调制识别算法
6
作者 陈杰豪 王江 《现代电子技术》 北大核心 2024年第15期47-52,共6页
针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率低和循环谱应用中由于部分信号谱图相似而性能下降的问题,提出基于二维循环谱灰度图的去模糊调制识别算法。针对谱图特征相似的信号构建了二维循环谱灰度图模板库,通过与模板库进行谱图匹配将信... 针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率低和循环谱应用中由于部分信号谱图相似而性能下降的问题,提出基于二维循环谱灰度图的去模糊调制识别算法。针对谱图特征相似的信号构建了二维循环谱灰度图模板库,通过与模板库进行谱图匹配将信号分流成两部分:谱图相似信号和谱图可区分信号。在信号分流基础上提出差异化识别方法,针对谱图可区分信号,通过构建基于二维循环谱灰度图的卷积神经网络(CSG-Net)完成识别;针对谱图相似信号,借助多通道学习深度神经网络(MCLDNN)完成识别。实验结果表明,提出的算法综合了不同网络的优势,提升了网络整体的识别性能,在-10 dB信噪比时依然有接近70%的识别率。 展开更多
关键词 循环谱 深度学习 卷积神经网络 自动调制识别 低信噪比 去模糊调制
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基于Radon变换的宽带信号多域参数同时测量方法
7
作者 于涵 唐莽 +2 位作者 刘建 曹霄 鲍成浩 《航天电子对抗》 2024年第3期54-58,共5页
实际电子监测设备的作战环境复杂多变,辐射源个数、工作频率、工作带宽、到达角度等多域参数信息对于实现工作场景的实时精确感知至关重要。提出一种基于Radon变换的宽带信号多域参数同时测量方法,实现多个宽带信号多域重点工作参数的... 实际电子监测设备的作战环境复杂多变,辐射源个数、工作频率、工作带宽、到达角度等多域参数信息对于实现工作场景的实时精确感知至关重要。提出一种基于Radon变换的宽带信号多域参数同时测量方法,实现多个宽带信号多域重点工作参数的同时快速测量,大大提升低信噪比条件下监测目标特性的多维实时感知能力。该方法结合数字信道化结构及二重FFT算法实现全侦收频段及全侦收角度的空时域联合功率聚焦,并生成作战场景的空时二维频谱幅度图,利用Radon变换算法实现不同映射角度的线性积分运算,构建合适的检测门限,推导计算全场景多目标多参数测量结果。实验显示,该方法可以有效提升弱信号的参数测量精度,实现多目标多域参数同时测量。 展开更多
关键词 宽带信号 多域参数 二维频谱幅度图 RADON变换 同时测量 低信噪比
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空间通信载波多普勒频偏捕获的两阶段稀疏算法
8
作者 张兆维 刘琳 +3 位作者 刘慧 吴同 朱明蕾 潘甦 《物联网学报》 2024年第2期36-45,共10页
在空间通信中,信号面临远距离传输和高动态相对运动,其中,远距离传输带来很低信噪比(SNR,signal-to-noise ratio),而高动态相对运动则引起载波高动态多普勒频偏。为解决低信噪比问题,传统捕获方法需要长时间累积很多接收信号。但是,在... 在空间通信中,信号面临远距离传输和高动态相对运动,其中,远距离传输带来很低信噪比(SNR,signal-to-noise ratio),而高动态相对运动则引起载波高动态多普勒频偏。为解决低信噪比问题,传统捕获方法需要长时间累积很多接收信号。但是,在长时间累积过程中,高动态多普勒频偏会导致严重的能量扩散问题。针对上述问题,提出了一种两阶段稀疏(TSS, two-stage-sparse)算法来捕获载波多普勒频偏。该算法首先利用粗捕获结果构造粗稀疏搜索范围,然后选择若干个较大元素来构建精稀疏搜索范围,最后搜索最大元素作为捕获结果。由于稀疏范围仅覆盖很窄的频率区间,该算法能够滤除更多的噪声干扰,从而辅助信号元素成为最大元素。理论分析和仿真结果也表明,所提TSS算法能够显著提高多普勒频偏的捕获概率。 展开更多
关键词 空间通信 低信噪比 高动态多普勒频偏 捕获 能量扩散
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基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法 被引量:1
9
作者 东锦鹏 陈世文 +1 位作者 杨锦程 韩啸 《指挥控制与仿真》 2024年第1期71-77,共7页
基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系... 基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。 展开更多
关键词 低信噪比 分数阶傅里叶变换 线性调频信号 参数估计
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采用Mash2-1架构的高精度Sigma-Delta ADC设计
10
作者 于凯至 辛晓宁 +1 位作者 任建 卢苡 《微处理机》 2024年第3期22-25,共4页
鉴于模数转换器(ADC)在芯片和混合信号处理领域举足轻重的作用,为探索进一步提高模数转换器精度的可能性,满足当今应用系统对模数转换精度的新需求,设计一款基于Mash2-1级联架构的sigma-delta ADC。设计采用TSMC 180 nm CMOS工艺,在完... 鉴于模数转换器(ADC)在芯片和混合信号处理领域举足轻重的作用,为探索进一步提高模数转换器精度的可能性,满足当今应用系统对模数转换精度的新需求,设计一款基于Mash2-1级联架构的sigma-delta ADC。设计采用TSMC 180 nm CMOS工艺,在完成调制器电路的同时,使用Verilog代码方式实现了配套的误差消除以及数字抽取滤波器。对调制器进行了建模及非理想因素的分析,并通过使用斩波调制技术等手段对电路的非理想性进行优化。经仿真验证,结果表明,本设计在3.3 V电源、27℃工作环境、TT典型工艺条件下,表现出优异的信噪比,总谐波失真等性能指标也较理想,适用于高精度、低失真的应用场合。 展开更多
关键词 SIGMA-DELTA调制器 高信噪比 低失真 Mash级联架构
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低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
11
作者 牛瑞婷 严天峰 +1 位作者 高锐 王映植 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期204-215,共12页
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-Mo... 将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。 展开更多
关键词 调制识别 卷积神经网络 小波变换 深度学习 低信噪比
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基于双EEMD与重构的局部放电时延估计方法
12
作者 李明洁 陈东伟 +2 位作者 王通 刘金超 刘卫东 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期760-768,共9页
对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分... 对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与重构的局部放电信号预处理方法。模拟仿真与实验测试结果表明,本文所提出的方法与广义互相关算法相比有效提高了时延估计准确度,且稳定性与鲁棒性更好。本文所提方法有效提高了局部放电信号的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)以及时延估计算法的精度,可用于低SNR及多径效应明显的室内环境中局部放电信号的时延精确估计。 展开更多
关键词 局部放电 广义加权互相关 二次相关 集合经验模态分解(EEMD) 低信噪比(snr) 多径效应
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基于LoRa的卫星物联网系统接收机同步与非相干软解调方案 被引量:1
13
作者 余忠洋 高继勋 +3 位作者 郭小波 李博 何栎 黄治国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1291-1299,共9页
LoRa(Long Range)技术是一种改进的高阶啁啾扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)调制技术,如今已经成为了地面物联网(Internet of Things,IoT)的主流调制技术之一.不同于地面物联网,卫星IoT将会实现全球范围内的无缝覆盖,但其通信距离遥远... LoRa(Long Range)技术是一种改进的高阶啁啾扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)调制技术,如今已经成为了地面物联网(Internet of Things,IoT)的主流调制技术之一.不同于地面物联网,卫星IoT将会实现全球范围内的无缝覆盖,但其通信距离遥远和高速移动使得接收机通常工作在极低信噪比下并面临较大时延和多普勒频移.鉴于此,本文将LoRa技术应用到卫星IoT系统中并研究相应的接收机同步与非相干软解调方案.首先给出了卫星IoT上行链路的系统模型和数据帧结构.接着根据LoRa信号的特点,设计了一种联合时延与多普勒频移估计方案.为了进一步消除相偏和其他残留项的影响以及考虑采用基于软判决译码的编码方案,又设计了一种低复杂度的非相干软解调算法.仿真结果表明基于所提同步方案和软解调算法的turbo-LoRa系统可以在极低信噪比和较小导频开销下获得接近于理想情况的误码性能,且在BER=10-5下优于Hamming-LoRa系统3 dB. 展开更多
关键词 LoRa调制 接收机同步 非相干解调 极低信噪比 卫星物联网 6G通信
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基于并行架构的宽带扩频信号捕获技术研究 被引量:2
14
作者 王博业 耿虎军 +1 位作者 王西夺 陈韬亦 《计算机测量与控制》 2023年第2期284-289,297,共7页
为解决大动态低信噪比环境下,由于宽带扩频信号速率过快,使得载波多普勒和伪码多普勒较大导致无法成功捕获信号的问题,提出一种基于并行架构的捕获方法;利用并行载波NCO产生本地载波,与接收信号进行下变频混频以对载波和伪码多普勒进行... 为解决大动态低信噪比环境下,由于宽带扩频信号速率过快,使得载波多普勒和伪码多普勒较大导致无法成功捕获信号的问题,提出一种基于并行架构的捕获方法;利用并行载波NCO产生本地载波,与接收信号进行下变频混频以对载波和伪码多普勒进行补偿,利用并行伪码NCO产生本地码进行内码滑动相关和外码匹配滤波,经过二次捕获进一步估计载波多普勒和伪码相位;仿真结果表明,在62 dBHz的载噪比下,符号速率为1 Mbps,载波多普勒搜索范围为±800 kHz,载波多普勒变化率为±100 kHz/s时,这种方法可以实现宽带扩频信号捕获,并且在符号信噪比为2 dB时,捕获概率为99%,捕获时间为0.9009 s;使用该捕获方法,可以降低宽带扩频信号捕获复杂度、提高捕获效率,为大动态低信噪比环境下宽带扩频信号的捕获提供了一种有效的捕获方法。 展开更多
关键词 无线通信技术 大动态 低信噪比 并行架构 信号捕获 二次捕获
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基于多普勒变化率估计的载波跟踪算法 被引量:1
15
作者 马瑞 耿虎军 +1 位作者 王西夺 陈韬亦 《计算机测量与控制》 2023年第3期262-267,共6页
为了改善卫星通信系统中,在低信噪比下对大动态的信号进行载波跟踪时,动态应力误差和热噪声引起的相位抖动使得信号解调损失明显的现象,提出了一种基于多普勒变化率估计的载波跟踪算法;首先通过延迟相关快速傅里叶变换(FFT)的方法和FFT... 为了改善卫星通信系统中,在低信噪比下对大动态的信号进行载波跟踪时,动态应力误差和热噪声引起的相位抖动使得信号解调损失明显的现象,提出了一种基于多普勒变化率估计的载波跟踪算法;首先通过延迟相关快速傅里叶变换(FFT)的方法和FFT分析的方法对接收信号的多普勒变化率和多普勒频率进行估计,然后利用估计值对接收信号进行多普勒变化率以及频率补偿,最后利用三阶锁相环对补偿后的信号进行跟踪,并在考虑符号速率的基础上,对该算法进行改进并仿真;仿真结果表明,在63 dBHz的载噪比下,符号速率为1 Mbps,跟踪变化率为150 kHz/s时,使用该方法可以实现载波稳定跟踪,并且解调损失在0.3 dB以内;该算法可以降低载波跟踪复杂度、提高跟踪精度,为接收机载波跟踪模块的改进提供了依据。 展开更多
关键词 无线通信技术 载波跟踪技术 延迟相关FFT 大动态 低信噪比
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Novel Frame Shift and Integral Technique for Enhancing Low-Light-Level Moving Images
16
作者 宋勇 郝群 王涌天 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2006年第1期91-96,共6页
A novel frame shift and integral technique for the enhancement of low light level moving image sequence is introduced. According to the technique, motion parameters of target are measured by algorithm based on differe... A novel frame shift and integral technique for the enhancement of low light level moving image sequence is introduced. According to the technique, motion parameters of target are measured by algorithm based on difference processing. To obtain spatial relativity, images are shifted according to the motion parameters. As a result, the processing of integral and average can be applied to images that have been shifted. The technique of frame shift and integral that includes the algorithm of motion parameter determination is discussed, experiments with low light level moving image sequences are also described. The experiment results show the effectiveness and the robustness of the parameter determination algorithm, and the improvement in the signal-to-noise ratio (SNR) of low light level moving images. 展开更多
关键词 frame integral low light level image moving image sequence signal-to-noise ratio snr
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一种基于注意力机制卷积神经网络模型的自动调制识别算法 被引量:3
17
作者 殷赞 王超杰 +4 位作者 程子恒 陈渤 甄卫民 靳睿敏 杨会贇 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期773-779,共7页
自动调制识别是通信识别、电子侦察、干扰检测等领域中重要的环节.针对低信噪比(signal-tonoise ratio,SNR)条件下自动调制识别准确率不高的问题,构建了一种基于注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)调制识别模... 自动调制识别是通信识别、电子侦察、干扰检测等领域中重要的环节.针对低信噪比(signal-tonoise ratio,SNR)条件下自动调制识别准确率不高的问题,构建了一种基于注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)调制识别模型(sequential convolution-based attention model,SCAM),用于处理原始I/Q序列信号从而进行调制识别.通过在一维CNN模型中引入注意力机制,SCAM能够有效地在低SNR条件下提取原始I/Q序列信号中的特征信息,再通过特征融合的方式对多域特征信息进行联合提取,并将融合后的特征用于调制识别,从而提升了自动调制识别的准确率.对比传统CNN模型,开源数据集RML2016.10a上不同SNR环境条件下的调制识别实验表明,本文提出的SCAM模型能取得更高的调制类型识别准确率. 展开更多
关键词 自动调制识别 卷积神经网络(CNN) 注意力机制 低信噪比(snr)
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低信噪比下非冗余阵列的无网格DOA估计 被引量:1
18
作者 王宁 吕晓德 李苗苗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期352-359,共8页
波达方向(direction of arrival,DOA)是阵列信号处理模型中的非线性参数,当信噪比较低时,其估计值会偏离真实值。为了降低无网格DOA估计方法中该问题的阈值,介绍了一种基于无网格的基于协方差的稀疏迭代估计(sparse iterative covarianc... 波达方向(direction of arrival,DOA)是阵列信号处理模型中的非线性参数,当信噪比较低时,其估计值会偏离真实值。为了降低无网格DOA估计方法中该问题的阈值,介绍了一种基于无网格的基于协方差的稀疏迭代估计(sparse iterative covariance-based estimation,SPICE)方法。引入了最大似然求根多重信号分类(maximum likelihood root multiple signal classification,ML-Root-MUSIC)来计算DOA,使用最大似然准则来选择根,可以降低阈值并获得更好的分辨率特性。在原始无网格SPICE的优化问题中加入了负熵项,使得无网格SPICE的均方根误差曲线更接近于Cramer-Rao下界。最后,蒙特卡罗仿真实验验证了所提方法在低信噪比非冗余阵列情况下的优越性。 展开更多
关键词 波达方向估计 非冗余阵列 低信噪比 无网格
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级联随机共振线谱检测粒子群优化算法
19
作者 曹泽超 韩鹏 +1 位作者 陈思瑜 白园园 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期67-72,77,共7页
针对水声探测领域中对低信噪比水下目标进行线谱检测这一难点,提出一种基于粒子群算法的级联型随机共振系统检测方法。利用粒子群算法自适应地调整系统参数,解决了随机共振系统检测未知频率的低信噪比水下目标时参数选取困难的问题,并... 针对水声探测领域中对低信噪比水下目标进行线谱检测这一难点,提出一种基于粒子群算法的级联型随机共振系统检测方法。利用粒子群算法自适应地调整系统参数,解决了随机共振系统检测未知频率的低信噪比水下目标时参数选取困难的问题,并通过系统级联有效提高了目标信噪比。经仿真验证,该方法能够自适应地调整随机共振系统至最优状态,可以有效对-20 dB的目标信号进行线谱检测。该方法可以使随机共振系统的效果充分发挥,保证水下目标探测工作的可行性和可靠性。 展开更多
关键词 随机共振 级联型系统 粒子群算法 低信噪比
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基于3DCNN-BiConvLSTM的莫尔斯码自动识别算法 被引量:1
20
作者 李子君 魏振华 +1 位作者 韩思明 何玉杰 《无线电工程》 北大核心 2023年第8期1862-1868,共7页
莫尔斯电报通常工作在低信噪(SNR)比环境中,其信号易出现码长偏差和频率偏移的问题,现有自动识别算法在上述情况下的识别效果仍有待提升。提出了一种基于深度学习的识别算法,利用小波变换将莫尔斯信号转换为时频图像,通过三维卷积神经网... 莫尔斯电报通常工作在低信噪(SNR)比环境中,其信号易出现码长偏差和频率偏移的问题,现有自动识别算法在上述情况下的识别效果仍有待提升。提出了一种基于深度学习的识别算法,利用小波变换将莫尔斯信号转换为时频图像,通过三维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Network,3DCNN)层和双向卷积长短时记忆神经网络(Bidirectional Convolution Long Short-Term Memory Neural Network,BiConvLSTM)捕获莫尔斯码的时空特征并进行预测,借助连接时序分类层(Connectionist Temporal Classification,CTC)实现了端到端的译码。实验结果表明,该算法在更小训练样本和不同信噪比的前提下,对不稳定的莫尔斯信号均能保持98%以上的单词识别准确率,相比现有算法更具鲁棒性。 展开更多
关键词 莫尔斯码 自动识别 深度学习 低信噪比 码长偏差 频率偏移
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