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非合作接收条件下,连续相位调制(CPM,Continuous Phase Modulation)信号多变未知的信号体制使其符号速率盲估计一直是分析该类信号的难点之一.现有的算法大多直接基于信号的瞬时频率或循环平稳性,存在抗噪性能差,不适用于多指数CPM信号等问题.针对该问题,本文通过分析小波变换在信号分解和时频分析中的优势,提出一种综合利用离散小波(DWT,Discrete Wavelet Transform)分解和频率脊线提取的CPM信号符号速率估计的新算法.算法对比分析表明,所提算法具有更好的抗噪性能且在小数据量时也能达到较好的估计性能. 相似文献
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针对小站信号带宽大于主站信号的新非对称成对载波多址(Asymmetric Paired Carrier Multiple Access,APCMA)信号背景,在一种低复杂度的盲抵消结构基础上,提出基于互补对称滤波器的盲分离算法.该算法采用互补对称滤波器从时频域上将混合信号分解为同时含主站信号与小站信号,以及只含小站信号的两路分量信号,在保证采样率不变的情况下对含主站信号的信号分量做进一步的信号分离,通过两路分量信号的同步处理确保了分离之后的两路信号分量中小站信号的可加性和完整性.仿真结果表明,与原低复杂度算法相比,本文算法有效地提升了混合信号的分离性能.此外,本文提出的具有信息不变性的互补对称滤波器有较广泛的应用前景,可用于宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等问题中. 相似文献
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针对短波信道下信号截获质量差,信道环境复杂以及单一特征识别率低等问题,提出了基于深度残差网络的信号特征自动提取算法,设计了一种具有自适应学习能力的短波特定通信协议识别模型.通过对具有特殊结构的协议信号的时频视觉差异进行理论推导,将信号的时频能量转换成灰度图像,并用于对所构建的深度残差网络进行训练.该方法克服了传统方法对信号质量要求高、先验信息需求多等缺陷,可直接对中频接收信号进行处理,适合实际工程应用.实验表明,当深度残差网络达到稳态时,识别准确率高,在低信噪比、多径衰落、多普勒频偏以及信号被强干扰所遮挡的情况下,依旧能准确识别协议类别. 相似文献
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