信号特征参数实时识别技术在通信对抗中的应用

利用通信信号的解析性进行信号参数实时识别;将接收信号采样后进行希尔伯特变换,经处理得出信号的瞬时包络,相位和频率等特征参数。再同先验的各种信号特征参数模板比较后即可实时识别出信号的调制方式等特征。本文还以ＡＭ,ＦＭ和ＢＰＳＫ为例给出实际测试结果。     

通信辐射源指纹识别技术

通信辐射源个体识别是近来通信对抗领域的重要研究课题,不同于传统通信信号侦察中的调制模式识别研究,通信辐射源识别主要研究体现同类辐射源之间个体差异的信号指纹的分析提取技术。文中研究分析信号指纹的分析提取存在的技术难点和解决方案。对稳态通信信号的个体细微特征,如通信发射信号在载频和调制参数特征上的偏差,以及信号杂散输出成分...     

基于指纹识别算法的识别技术研究与应用

由于指纹识别具有长期稳定性、采集方便、特征明显以及惟一性和不可复制性等特点,因此是最具有发展前景的生物识别技术。阐述基于指纹识别算法的识别技术方面的内容,采用基于点模式匹配算法和基于子模式的匹配方法,通过读取指纹图像、指纹图像预处理、特征提取、保存数据和匹配等5个功能模块,得到指纹匹配结果,效果良好。     

通信信号调制识别技术

在无线电应用领域,通信信号调制识别技术已成为一个重要的研究课题.对通信信号调制识别技术的研究内容、现有方法和发展前景作了一个综述,以期让大家进一步了解和推动这方面的研究工作.     

电台指纹识别技术研究综述

由于各个通信电台在硬件制造工艺上的细微差异,导致电台发射的信号频谱上携带区别于其他电台的个体特征,即电台指纹。电台指纹识别在当今通信对抗领域中电台个体的识别、侦查、监测、定向打击等军事活动中扮演着越来越重要的角色。从电台指纹产生机理分析入手,整理和归纳能够作为电台个体识别依据的指纹特征相关的研究理论和成果,总结常用实现同一型号、不同电台个体识别的特征参数提取方法,并且对电台指纹识别技术在军事和民用方面的应用前景作出展望。     

指纹识别技术中指纹匹配过程的研究

指纹匹配是指纹识别过程中的最后一步,也是评价整个指纹识别系统性能的最主要依据。     

通信信号细微特征分析

本文提出了通信信号细微特征参数集的概念及其必须具备的三个条件，记述了通信信号细微特征参数集的四个基本特征及其产生方法，最后给出了通信信号细微特征提取和分析的实现框图。     

用数字式步进搜索技术截获舰载跳频通信信号的概率研究

结合跳频通信的特点,讨论了采用数字式步进搜索技术提高截获舰载跳频通信信号的概率所要解决的矛盾,并对其分析结果进行了仿真。由仿真数据得到了影响舰载跳频通信信号截获概率的因素,并确定了通信侦察机驻留时间、分波段带宽、侦察概率之间的关系。     

射频指纹识别技术方法综述

射频指纹识别是指通过信号处理手段,对采集的无线信号进行特征提取,从而实现辐射源设备个体识别的一项技术.近年来,辐射源个体识别技术相关理论与实践应用不断完善,指纹特征提取方法的硏究取得了较大的进展.通过对国内外大量研究成果的总结,整理出现有方法的框架.该框架根据不同射频指纹特征对辐射源设备的表述角度不同,将射频指纹识别粗...     

基于小波变换的通信信号识别算法

通信技术的数字化已经是现代通信发展的趋势.为识别出通信信号中的数字信号的调制方式,分析了解析信号以及归一化处理后的数字信号经过小波变换后的特点,提出直接提取信号小波变换后的频域特征的算法.该算法无需设置判决门限,可以更简单、直接地实现数字信号与其它信号的类间区分以及数字信号之间的区分.通过仿真表明,该方法可有效区分PSK、FSK、QAM与AM、FM、SSB、CW、噪声.     

无线电信号识别方法的研究

文章提出了小波分析与神经网络相结合的方法自动识别无线电信号的调制类型.文中分别用常规的方法和小波的方法提取信号的特征参数，送入RBF（Radial Basis Function）网络，按照样本距离最小的原则进行聚类，利用RBF网络的快速收敛性和较好的自适应性，实现对无线电信号的识别.仿真结果表明，采用小波与神经网络相结合的分类方法，能获得满意的识别率。     

基于模糊积分的通信信号调制识别方法研究

本文针对通信信号这种非稳定的、信噪比(SNR)变化范围较大的信号,应用小波分析和模糊测度、模糊积分理论,提出了有效的特征提取和组合分类方法,来实现通信信号调制类型的分类识别,使得识别的正确度和效率得到了明显的改善.计算机模拟结果证明了此方法的可行性.     

基于循环频率特征的单信道混合通信信号的调制识别

单信道多个时频重叠的混合通信信号盲分离具有广泛的应用价值,是近年来通信信号处理研究领域的一个热点和难点,而单信道多个混叠通信信号的调制识别和信号个数的估计是实现单信道多个混叠通信信号盲分离的基础。该文通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,提出一种基于循环频率特征的单信道混合通信信号调制识别的方法和实现算法,其主要特点是不需要已知混合信号的个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,对一些典型的数字调制信号(如BPSK, QPSK, OQPSK, MSK等)的随机混合,能够有效地辨识接收信号中所包含的信号个数以及每个调制信号的调制方式。利用计算机仿真实验,考察了不同条件下算法的性能,表明了其可行性和有效性。     

基于谱相关分析的通信信号监测方法研究

在介绍谱相关函数原理、分析谱相关识别特性基础上，利用谱相关理论对常规通信信号调制模式进行分析识别，并仿真观察了其性能的优点与不足。     

基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法研究

提出了一种应用小波变换提取分类特征的基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法。使用多个支撑矢量机分类器构成一个多类分类器用于多类信号的调制识别。在中频进行处理,不需要同步信息;利用支撑矢量机具有更好的推广能力,可以使用较少的训练样本。计算机仿真结果表明该方法可以很好地工作于信噪比变化范围较大的通信环境。     

基于地震动传感信号的目标识别研究

针对常规地震动传感信号的目标识别方法受背景噪声影响的问题,进行了理论分析和数学建模。在此基础上,仿真分析了过零检测和峰值能量百分比检测方法受不同类别噪声的影响。提出了基于Fisher分类器结合各目标识别方法的一种综合目标识别方法,并给出了详细的数学推导。经实际数据验证表明,该方法能够在一定程度上抑制背景噪声的影响,提高目标识别概率。     

一种新的时分多址信号射频特征及其在特定辐射源识别中的应用

时分多址(TDMA)信号特定辐射源识别(SEI)的性能主要受限于突发数据的长度。为此,该文提出一种新的射频特征,从载波相位上揭示了相邻时隙的用户是否相同,为相同用户的数据累积提供了依据。该文首先分析了特征的产生机理,并给出了提取方法;根据特征的统计特性,推导了自适应的判决门限,实现了相邻时隙用户身份的检测;在此基础上,设计了新的SEI处理流程,通过数据累积打破了每个时隙单独识别的传统思维。实验结果表明：该特征对噪声具备良好的鲁棒性,能够实现相邻时隙用户身份的准确检测;与传统做法相比,新的处理流程能够有效改善TDMA信号SEI的性能。     

基于循环谱相关方法的MFSK信号识别

由于通信信号调制样式复杂多样,如何有效地识别通信信号调制类型是一个十分重要的课题。传统的信号处理都是假设所要处理的信号为随机平稳信号,但是在实际应用中,通信信号具有循环平稳性,是一种特殊的非平稳信号。首先介绍了循环平稳信号的特性循环谱相关概念,推导出MFSK信号的循环谱相关函数,分析了MFSK信号特征谱规律和可用于类内识别的特征参数,设计出MFSK信号的类内识别算法,仿真实验表明该算法能有效区分MFSK信号,并且在低信噪比下识别效果良好。     

基于粒子群支持向量机的通信信号调制识别算法

为了解决大部分通信信号调制识别方法计算量大和分类器训练困难问题,提出一种基于粒子群(PSO)支持向量机(SVM)的调制识别方法.将小波理论与调制信号的瞬时特征、高阶累积量以及分形理论相结合,得到一种混合模式特征向量,并利用粒子群支持向量机对2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,8PSK,2FSK,4FSK,8FSK,...