基于决策论的数字模拟信号调制识别

文中提取了反应调制类型差异的6个特征参数。这6个特征参数是对传统特征参数的改进,运算简单且判决门限容易确定。构建了基于决策论算法的分类器,对典型的13种数字模拟信号进行了调制识别。仿真结果表明,该分类器具有良好的调制分类识别性能。     

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。     

数字调制信号的自动识别

给出了一种基于信号瞬时特征参数进行快速分析的算法,即小波滤波后瞬时幅度算法。该算法通过提取信号瞬时参数来计算信号的特征参数,并与门限值进行比较以识别信号类型,因而具有算法简单、运算速度快等特点;文中通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性和可靠性：同时给出了从噪声中识别数字调制信号的应用实例。     

基于软件无线电的数字调制信号自识别的研究

软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台,通过软件编程来实现无线电台的各种功能。调制方式的多样化必然导致无线电台的多模式化。调制方式多样化的存在,就必须要具备自动识别各种调制方式的方法,所以,信号调制方式的自动识别是软件无线电中必须具备的功能之一。决策理论具有结构简单,识别种类多的优点,这也是本文采用决策理论的主要原因。最后仿真验证了决策理论是非常有效的。     

一种基于决策导向图的通信信号调制识别方法

通信信号调制识别在监测系统中具有重要作用,可为后续任务提供参数依据和情报支撑.识别信号的调制样式,是实现信号正确接收解调的前提.针对调制样式识别问题,提出了一种采用决策导向图结合小波变换的方法,更好地完成了信号分类识别.在分类思路方面,引入判决树结构进行分析,并采取决策导向图对支持向量机分类器实现扩展优化,进一步提高了...     

数字调制信号的自动识别

由于多调制的存在,对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式,因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一.文中研究了8种常用数字调制信号识别的特征参数集,并采用决策树判别方法进行分类识别.仿真结果表明,在SNR≥10dB时,识别正确率在99%以上.其特点是,算法简单,识别正确率高,达到了自动分类识别的目的,并有利于实现识别的实时化.     

一种低信噪比下的模拟调制信号识别方法

信号调制方式的自动识别是未来软件无线电必须具备的功能之一。本文针对模拟调制方式提出了一种基于决策理论的识别流程,分析了模拟调制识别特征参数的提取。该方法具有计算简单、无需知道信号的先验信息的特点,而且能在低信噪比情况下快速有效地进行调制识别,易于实时应用和工程实现。仿真结果表明,在0dB信噪比条件下,正确识别率能够达到85％以上,性能优于传统的调制识别方法。     

模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法

在多级调制识别系统中,首先需要区分调制方式是模拟调制还是数字调制。本文提出一种非线性变换方法对截获信号序列进行预处理,然后通过提取该序列的差分序列方差作为唯一的分类特征,就可以在较低信躁比条件下有效区分模拟和数字调制方式。这种非线性变换方法简单直接,所用特征少,并易于软件实现,尤其适合软件无线电等实时性要求高的应用领域。     

基于数字通信信号瞬时特性的调制方式识别方法

通信对抗中数字通信调制方式识别作为一种非协作通信识别是近年研究的热点,提出一种基于信号瞬时特性并结合决策论对通信信号调制方式进行识别的方法。该方法选用数字通信信号中的五个典型特征参数作为判决准则,然后给出基于决策论判别树的方法,选取恰当的特征门限进行信号识别流程设计。仿真实验结果表明,该方法在信噪比较低时也具有较高的识别正确率和更快的识别速度,更容易工程实现。     

模拟调制信号的自动调制识别

调制方式是通信信号的一个重要的特征参数.无论军事或者民用目的,都通常需要对这些信号进行监测.因此对自动调制识别算法的研究具有十分重要的意义.本文基于某无线电监测系统,研究了六种模拟调制信号的自动调制识别算法.针对DSB信号,设计了一个新的特征参数来描述其相位特征,有效的解决了噪声对其相位跳变的影响.文中给出了其表达式和计算流程.通过正交变换得到信号的特征参数.在SNR=5dB时,正确识别率达到97%以上.理论分析与仿真结果证明算法的有效性.     

基于改进RBF神经网络的数字调制识别

针对数字调制信号自动识别中分类器的设计,通过将决策树的方法应用到RBF中心的确定中,解决了常用算法计算量大、收敛速度慢的问题,提高了网络的学习精度和训练速度,将其应用到常用的7种数字调制信号(2ASK,4ASK,BPSK,QPSK,2FSK,4FSK,16QAM)的自动识别中,取得了好的结果。经仿真表明,使用该方法构造的神经网络,具有易于构造、可理解性好、收敛速度快且构造的网络规模较小的特点,适于工程应用。     

一种低信噪比下有效的数字信号调制识别方法

提出一种利用信号包络特征同分形维特征相结合的调制识别方法。利用奇异值分解降噪原理可以有效地对信号进行噪声抑制。仿真结果表明,在0 dB信噪比环境下,方法的正确识别率能够达到90%以上。     

基于通信信号非微弱特征的并行调制识别

调制识别是非协作通信中的关键问题。文中论述了一种基于判决理论的模拟-数字调制信号识别算法,并提出了该算法基于CUDA的并行应用,仿真实验表明,通过6个特征值可实现大部分模拟、数字信号的调制识别,同时基于CUDA并行加速的效果明显。     

基于多特征参数的雷达信号调制方式识别方法

提出一种以盒维数、信息维数、相像系数为分类特征识别雷达信号调制方式的方法。这些特征包含了信号的幅度、频率、相位、整体走势(或者轮廓)、波形复杂度和不规则度的细节信息,集中体现了不同调制方式的差异。同时,利用特征自身的类内距离小、类间距离大的特点先聚类分离部分调制方式,最后通过基于粗集的支持向量机分类器进一步分类识别。通过4种典型雷达辐射源信号的特征提取与分类识别的仿真试验,表明基于本方法的调制信号识别正确率高,具有一定的工程应用价值。     

基于高阶累量的数字调制方式识别

数字通信调制方式识别一直是信号截获处理方面的热点课题,是信号筛选和解调的基础,在通信对抗中意义重大。本文提出了以接收信号的四、六阶累量为特征来识别数字调制信号,文中进行了理论推导,并做了仿真验证该方法的可行性,实现了对2A SK/2PSK、4A SK、8A SK、4PSK、8PSK、16SQAM等数字调制类型识别。     

一种数字信号调制方式识别方法

数字信号调制方式的识别是近年来迅速发展起来的一门新技术,它是信号分析领域的重要组成部分。调制识别技术具有很高的实用价值。在军用和民用方面都有重要应用,如通过调制识别技术查清相关信号的参数和性质。这里针对短波信道条件下的MPSK信号调制识别问题,研究了一种基于功率谱和谱相关为特征的调制方式的分类与识别方案。该方案中提取了以信号功率谱的各种特征为主要的特征参数,通过对BPSK、QPSK、8PSK几种常用的数字信号进行仿真识别表明,该方法简单便于工程实现,具有很好的实用性。     

基于瞬时信息的数字调制模式自动识别

根据数字信号的特点,提出了一种新的通信信号调制模式自动识别算法。该算法从待识别信号的瞬时信息中提取七个分类特征参数,并以支持向量机作为分类器,用于识别12种数字信号。仿真结果证明,当信噪比大于10dB时,算法的正确识别率达到98%以上,且算法简单、计算量小,有利于识别的实时性。