基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法

针对由于我国频谱监测设备数量激增产生了海量频谱监测数据的存储和传输难题,提出一种基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法。首先将多帧频谱监测数据组合并经过灰度空间映射形成一幅时频图,后将时频图数据矩阵按列三等分,将等分后的数据作为RGB三通道合成一幅彩色图像并对其进行二维DCT变换,利用BP神经网络估计量化阈值后进行量化,最后经过游程编码与二次熵编码完成频谱监测数据的压缩。通过对真实接收机采集的频谱数据的压缩处理,压缩率约为10%,数据恢复后的百分比均方根误差约为11%。实验结果表明,所提算法具有稳定的压缩率和较小的恢复误差,能够有效地对实际采集的频谱数据进行压缩。

基于真实LTE系统的电磁兼容测试平台研究

LTE蜂窝网多频应用已成为一种趋势,但同时也存在着潜在的系统内和系统间等多种干扰问题。本文提出了一种采用真实LTE蜂窝网络的系统内和系统间电磁兼容测试方案,蜂窝系统包含接入网和核心网设备。相比较于单纯使用仪表产生LTE信号的半实物仿真方法,采用LTE蜂窝系统能够无失真地验证真实LTE网络的电磁兼容性能,并且满足了实验室内操作、实验可重复、业务灵活调度、系统间兼容指标清晰等要求。

5G时代无线电监测面临的挑战与机遇

2021年,中国全面进入5G时代。本文充分研究5G系统万物互联;超高速率;高频超宽带发射;超低时延、更加灵活的网络结构;采用新型天线技术等特点,归纳出5G时代无线电监测面临的挑战,分别为用频设备数量剧增、监测频率范围的扩展、台站监测复杂度提升、无线电测量方法需要全面升级。进而分析了5G基础设施为无线电监测带来的机遇,并展望了无线电监测技术的演进方向,以期实现行业的快速健康发展。

中频段5G系统对民航无线电高度表干扰的仿真分析研究

为评估5G干扰信号对民航无线电高度表扫频带宽失真度的影响,笔者进行了5G系统与民航高度表的电磁兼容情况研究。研究中,通过仪表搭建模拟场景测试环境,完成了5G专网系统(3400-3600MHz/4800-4900MHz)对民航高度表(4200-4400MHz)在起飞、降落场景下的邻频干扰问题仿真分析。测试数据表明,5G信号工作频率与民航高度表工作频率越接近、相对干扰功率越大,对雷达扫频准确度造成的影响就越明显。

融合深度学习和栈式自编码算法的异常无线电信号监测方法

针对当前无线电复杂环境下频谱异常快速监测存在大量干扰信息导致精度不高的问题,本文在重构无线电信号时空数据的基础上,采用深度学习的方法提取无线电信号的时空特征;然后,采用栈式自编码网络对无线电信号的时空特征进行稀疏编码再重构;最后,采用聚类算法对重构特征进行聚类,自适应门限值技术获取动态的阈值,并实现异常无线电信号的快速识别。实验表明,融合深度学习和栈式自编码的无线电频谱异常检测算法能够增强异常信号检测模型的自主性,为智能通信系统的分析提供了新的思路。

基于高阶累积量的数字调制信号检测与识别方法

通信信号调制方式识别在信号检测、频谱监测等领域有着重要的地位,是非合作通信的关键技术。本文利用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造多个特征参数,实现了2ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM和OFDM六种常用数字信号调制方式的识别。在MATLAB环境下进行了仿真实验,实验结果表明,该方法在0dB信噪比下可以实现有效识别。

对考试无线电保障的思考

1考试作弊及其危害考试作弊现象古来有之,有打通上下的"行卷""通榜",也有自己动手的"传递""夹带"。随着科技的进步,考试作弊行为逐渐从"打小抄""找人替考"等个人行为,向借助高科技手段、进行内外联合等信息化、组织化方向发展。作弊涉及面更广、防范难度更大,在一定程度上形成了各种违法犯罪活动相互依赖、分工严密的利益链条。

基于改进谱熵算法的低信噪比环境下的突发信号检测

针对低信噪比环境下突发信号检测性能较差的问题,本文提出了一种排序差分最大值自适应门限估计的谱熵检测算法(SDMSE)。通过在检测方法中对检验统计量引入滤波机制,并设计SDM自适应门限估计方法改进谱熵判决,实现了在低信噪比甚至负信噪比下的信号发现,并能够实现对突发信号起止时刻的准确估计。实验证明,本文所提的SDMSE算法在大于-6dB信噪比下具有较好的信号检测性能,对信号起止时刻估计相对误差低于8‰。

无线电监测中的信号检测方法研究

在无线电监测工作中,信号检测是信号识别、测向定位的前提,是实现自动化监测的基础。本文归纳整理了常见的一些信号检测方法,阐述了各种检测方法的原理,并对其检测性能进行了比较分析。