时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略。保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

基于DSP与DDS的混沌信号源的设计与实现

高频混沌信号源的实现对混沌通信、现代电子对抗、非线性信号处理等领域有着极其重要的意义.提出了一种基于数字信号处理(DSP)与直接数字频率合成(DDS)技术的新的高频混沌信号源的解决方案,具有数字化、结构简单、频率分辨率高和频率转换速度快等优点.具体阐述了基于该方案的混沌信号源的硬件和软件的设计和实现过程.以Lorenz混沌方程为例,使用矢量信号分析仪对混沌信号源的输出信号进行了解调,验证了其正确性.实验结论表明该设计方案是行之有效的.     

基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

一种新型的混沌伪随机数发生器

针对z-logistic这类特殊的混沌映射，实现了有限位计算精度下其真实演化轨道的精确计算.将该生成轨道的二值粗粒化输出用作伪随机序列，很大程度上保留了定义在实数域上混沌随机数发生器作为理想信息源的统计特性和随机特性，使得这种伪随机数发生器优良的统计分布和密码学性能得到理论上的强力支持.此外，该伪随机数发生器的周期长度可准确预测，采用简单算法可有效排除产生短周期的弱密钥，克服了传统混沌伪随机数发生器存在弱密钥且无法简单排除的重大缺陷.理论分析和数值实验验证了这种新型混沌伪随机数发生器在周期长度、统计分布和 关键词： 混沌 伪随机数发生器 信息源     

混沌背景下信号的盲分离

混沌信号与确定性小信号叠加生成的混合信号是一更高维的混沌信号,因而不能用一般的混沌信号噪声抑制的方法进行分离.提出了一种这类信号盲分离的方法.在重构未知的混沌信号的动力方程时,充分利用混沌吸引子的几何特性,并且限定动力映射为原混沌吸引子所在流形的内部映射,从而保证了重构的动力系统方程对应于原混沌信号,而不是同样具有混沌特性的混合信号.然后利用重构的动力方程,借用混沌信号中的噪声抑制思想,估计出原混沌信号对应的轨道,实现信号分离.通过对Lorenz系统中谐波信号、Henon映象中自回归过程,以及脑电信号中谐波信号进行提取的数值实验,验证了信号盲分离方法的有效性和可行性. 关键词： 混沌 非线性 信号处理 盲分离     

Mackey-Grass系统的间歇驱动同步实现混沌通信

以间歇驱动方式实现了玛珂格拉斯(MG,Mackey-Grass)系统的同步,并把它与离散数字传输相结合构成一种新的混沌通信实现方案。该方案克服了连续混沌系统用于通信时混沌调制和解调电路难以实现以及模拟信道中畸变不可克服等困难。系统设计中详细讨论了间歇驱动周期和输入信号比例放大系数的恰当选取。语音通信的实验结果表明,在获得极佳的保密性能同时,该系统通信速率和通信质量可以达到或接近传统的数字通信系统的水平。     

强混沌干扰中的谐波信号提取

提出一种新的从强混沌干扰中提取被掩蔽的谐波信号的方法.依据混沌吸引子固有的几何性质,借助微分流形切空间的概念,将混沌干扰和谐波信号分别投影到混沌吸引子所在流形的切空间及其补空间,从而成功地将二者分离.理论分析和计算机仿真实验都表明该方法非常有效 关键词： 混沌 非线性 信号处理     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略,保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5 dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

m-序列的三阶相关函数及其峰值特性

针对m-序列的三阶相关函数(TCF)及其峰值特性进行了研究．由m-序列的平移相加性和二值自相关性可以推导出m-序列的三阶相关函数具有峰值特性．根据这一特性可以对m-序列进行识别，从而也为识别直接序列扩频(DS-SS)信号提供理论依据．仿真实验说明了TCF峰值的个数及位置与移位寄存器级数及反馈逻辑的关系。得出了一些有关生成m-序列及其检测的重要结论：①除末级外，网络中其他级参加反馈的个数为奇数时，有可能产生m-序列，而参加反馈级数的个数为偶数时，肯定不会产生m-序列；②m-序列一个周期内的TCF峰值个数为M-1。峰值位置具有对称性；移位寄存器的反馈逻辑不同，产生的m-序列的TCF峰值位置也不相同；③考虑加性白色高斯噪声情况下，如果取阈值R1=0．6，则当snr=5dB时，TCF峰值检测的正确率大于98％；而当snr=10dB时，检测的正确率为100％。