通信信号的特征分析、自动识别与参数提取
超高频rfid不同信号特征参数的室内定位方法
超高频rfid不同信号特征参数的室内定位方法随着现代科技的飞速发展，超高频RFID技术以其高精度、高效率、低成本等优势，在室内定位领域中得到了广泛应用。
本文将探讨一种基于超高频RFID不同信号特征参数的室内定位方法，旨在提高定位精度和可靠性。
一、概述超高频RFID是一种利用射频信号通过空间耦合实现通信的无线识别技术。
其工作频率为500MHz至1GHz，具有识别距离远、识别速度快、标签能耗低等优点。
然而，在室内环境中，由于建筑物材料的反射、散射和信号衰减等因素，超高频RFID信号特性受到严重影响，使得定位精度和稳定性受到影响。
因此，我们需要探索一种基于超高频RFID信号特征参数的室内定位方法，以提高定位精度和可靠性。
二、信号特征参数提取在室内环境中，超高频RFID信号的传播特性受到多种因素的影响，如墙壁、地板、天花板等建筑材料的反射、散射和衰减。
因此，我们需要通过信号特征参数的提取和分析，来识别和定位标签的位置。
常见的信号特征参数包括信号强度、信号时间延迟、多径干扰等。
通过对这些参数的测量和分析，我们可以获得标签的位置信息。
三、基于信号特征参数的室内定位方法基于信号特征参数的室内定位方法主要包括基于信号强度和时间延迟的方法。
基于信号强度的方法是通过测量标签和阅读器之间的信号强度，结合信号传播模型，计算标签的位置。
这种方法需要较高的测量精度和可靠性，以避免因环境变化导致的误差。
基于时间延迟的方法是通过测量标签和阅读器之间的信号传输时间，结合传播速度和距离计算标签的位置。
这种方法相对简单，但对环境变化敏感，需要较高的环境适应性。
四、实验验证与结果分析为了验证本文提出的室内定位方法的可行性和有效性，我们进行了一系列实验。
实验环境包括一个大型室内空间，其中包含多种建筑材料，如混凝土、瓷砖、木质地板等。
我们使用高精度的测量设备对标签和阅读器之间的信号强度、时间延迟等参数进行测量，并使用定位算法对标签的位置进行计算。
浅谈通信信号调制样式自动识别方法
类。
程 ， ００３， ６ —７ ． ２ １（） ５ ６５ ０
过 ， ｉｄ ｅ Ｋ ｎ ｌ的成 功 不是 电子 书 的成 功而 是 亚马逊 电子 商务 平 台的成 功 ， 有 内容 的亚马逊 可 以在 电子 书 产 品流行 的 时候 推 广 电 拥
子书， 也可以在电子书衰落时， 用其他终端 售书， 并不依赖某一种硬件终端。 而国内电子书厂商并没有一个类似的优势 内容平
该方法的主要特点是避免 示， 即尺度参数和位置参数。 从这个意义上说， 各种信号的本 性推理得到接收信号的调制方式。
身特征都可以用该信号分解成的许多小液的尺度和位 置来识 了复杂 的信号处理过程。
识别。 小波变换能够把任何信号映射到一个由母小波伸缩 ， 平移而构成的小波函数上去， 实现信号在不同时刻， 不同频 带的合理分离而 不丢失任何原始数据。
探 索 ， 出了很 多新思 路 和 新方 法 。 提
某些特征作为识别的依据 ， 这类方法有很多。 ｉｄ ｋ 提 出了 Ｌｅｔｅ
一
１ 调制样 式识 别过程
一
种数字调制信号的 自动识别方法。 该方法通过信号的解调
个完整的调制样式 自动识别系统包括以下几个 部分 ：
和参数 提取， 构造信号的幅度 直方 图、 率直 方图、 频 差分相
幅度方差和频率方差等 分类特 征。 然后通过模式 信号预处理模块 、 特征提取模块和调制样式识别模 块。 信号 位直 方图、 将选取分类特 征与理想样本的特征参数相 预处理模块的主要功能是为后续处理提 供合适的数据 ， 其任 识别的分类 方法， 务一般包括： ／ 转换 、 ＡＤ 频率下变 频、 同相和正交分量分解 、 比较 ， 按最近 原则进行信号 自动分类 。 这种方法 能在信噪 比 ８Ｂ 有效识别Ａ 、 Ａ Ｋ ２ Ｓ 、 Ｐ Ｋ ４ Ｓ 等 Ｍ ２Ｓ、 ＦＫ ２Ｓ、 Ｆ Ｋ 载 频估计和载 频分量 的消除 等。 多信道多发射 源的环境 大干１ｄ 的情况下， 在 信号。 ．．ｈ ｎ ＹＴＣ ａ 等人在Ｉ Ｅ 发表文章 ， ＥＥ 对调制信号的包络进行 中， 号预 处 理 部 分 要 能 有 效 地 隔 离 各 个 信 号 ， 证 一 次 只 信 保 采用参 数Ｒ包络平方的均值和包络方差 的比值） （ 对四种 有一个信号进入后续的调制 识别环节。 特征提取模块 是从输 分析， 模拟信号分类 ， 取得了初步成 果。 ． ｓ ａ ｅ 等人把中频通信 ＫＡ ｓ １ｈ 入 的信号序列 中提取对调制识别有用 的信息， 主要是从数据 通过求 解 自回归模型参数 ， 来 中提取信号的时域特征或变换域特征 。 时域特征包括信号的 信号建模 为时变 自回归过程 ， 利用瞬 时频率与瞬时带宽 瞬 时幅度、 瞬时相位或瞬时频率 的直方图或其它统计参数。 估计信号的瞬时频率和瞬 时带宽，
信号及其特征分析
能量有限性
要点一
总结词
能量有限性是指信号的能量是有限的，并且随着频率的增 加而减小。
要点二
详细描述
根据傅里叶分析理论，任何实际的物理信号都可以被视为 不同频率的正弦波和余弦波的组合。这些正弦波和余弦波 的幅度和相位决定了信号的形状和特征。由于能量守恒定 律，信号的总能量是有限的，并且随着频率的增加而减小 。这意味着在实际应用中，高频率的信号成分通常会被低 频率的成分所主导。
自然信号和人为信号
根据信号的来源，信号可以分为自然信号和人为信号。自然信号是由自 然现象产生的，如地震波、电磁波等，而人为信号则是人类为了传递信 息而创造的，如通信信号、雷达信号等。
信号的应用场景
通信领域
在通信领域中，信号被广泛应 用于传递语音、图像、视频等 信息，如电话、电视、互联网
等。
雷达领域
详细描述
信号的周期性是指信号在时间上呈现规律性的重复变化。例如，正弦波和余弦波是典型的周期性信号，它们的幅 度和相位在固定的时间间隔内重复变化。周期性信号通常具有一个或多个频率成分，这些频率成分决定了信号重 复变化的速度。
稳定性
总结词
稳定性是指信号在一段时间内保持恒定的特性。
详细描述
信号的稳定性是指在较长的时间范围内，信号的参数保持恒定的特性。稳定性可以分为静态稳定性和 动态稳定性。静态稳定性是指信号在平衡状态下保持不变的特性，而动态稳定性则是指信号在受到外 部干扰后能够恢复到原始状态的能力。
可预测性
总结词
可预测性是指根据已知的信号信息，能够预 测未来信号变化的特性。
详细描述
信号的可预测性是指根据已知的信号信息， 能够预测未来信号变化的特性。可预测性取 决于信号的复杂性和规律性。对于具有周期 性、稳定性和可重复性的信号，通常更容易 进行预测。在实际应用中，可预测性对于信 号处理和控制系统具有重要的意义，可以提 高系统的可靠性和稳定性。
通信信号自动识别及仿真
JIU JIANG UNIVERSITY毕业论文题目通信信号调制方式识别方法研究及仿真英文题目Research and Simulation of modulation type identification method院系电子工程学院专业通信工程姓名年级指导教师二零零九年五月摘要通信信号调制识别的目的就是截获一段通信信号在未知调制信息内容的前提下依据较少的先验信息判断出通信信号的调制方式。
通信信号的调制方式识别和调制参数估计对于军用电子对抗以及民用频谱监管都具有极其重要的意义。
随着通信技术的飞速发展通信信号的体制和调制样式变得复杂多样，信号环境日趋密集这使得通信信号的调制识别变得困难。
近几十年来国内外学者在通信信号的调制识别方面进行了大量的探索提出了很多新方法。
算法相对简单而且识别效果好的调制方式识别方案是目前调制识别领域的趋势和主流。
通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电子对抗和信号监测等领域。
本文首先对各种通信信号进行了理论分析，在此基础上针对数字调制信号采用了基于决策论方法的调制方式识别算法，讨论了判决门限的选择，并利用MATLAB软件进行了计算机仿真。
本文的调制识别算法是基于决策论方法，该方法具有运算量小，识别效果好等优点。
关键词：调制方式识别；数字调制；参数提取；决策论通信信号调制方式识别方法研究及仿真Research and Simulation of modulation type identification methodAbstractPurpose of communication modulation signals recognition is to capture a section communication signals, under the premise of no modulation information contents, bases on less prior information, judges out the modulation method of communication signals. Modulation recognition and estimation of communication signal is important for electronic warfare and spectrum policing. there is no mature porject to solve the problem of modulation recognition,because of the exist of contradiction between anti-noise performance and complexity. Along with the flying development of communication technique, the style of communication signals becomes more complex and more various. Signal environment is gradually intensive, and this condition also makes communication signals modulation recognition more difficult. Recent several decades, domestic and international scholar proceeds large quantities explore at the aspect of communication signal recognition, and acquires a lot of new recognition methods.An algorithm which is simple and of good recognition performance is the mainstream of the research. The auto identification of modulation style of communication signal is widely being used in many kinds of domain, such as signal surveillance & detection, interference recognization, radio interception,and electronic countermeasures. First in this paper, various kinds of communication signals are analysed on theories, based on which, aimed at analog and digital modulations, the choice of the verdict threshold is discussed using arithmetic for modulation style identification based on decision-theoretic, after that, the whole modulation process is studied by using MATLAB. The decision-theoretic on which our arithmetic is based has some advantages as computational advantage and good identification effect.Key words:identification of modulation style；digital modulation；ditection of parameters；decision-theoretic九江学院学士学位论文九江学院学士学位论文引言通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较新的研究方向，它有很大的应用前景，尤其是在军事通信领域。
AM及DSB调制信号特征识别
AM及DSB调制信号特征识别作者：安永丽曹剑来源：《数字化用户》2013年第13期【摘要】现在有大多数人致力于数字调制信号的识别，有关模拟调制信号识别的方法并不多。
主要原因是数字通信技术的发展使得数字通信在目前的通信领域占据了主导地位。
但是模拟调制是其它调制方式的基础，且在某些领域还有一定应用。
本文主要研究AM及DSB调制信号特征识别技术并给出了仿真结果。
【关键字】AM调制 DSB调制特征提取识别一、引言针对低信噪比时模拟调制方式的特点，提出了一种基于决策树分类器的模拟调制方式识别流程，该流程运用包络高阶特征这个特征参数对这四种模拟调制方式进行识别。
由于无相位信息参数，仅利用对噪声不敏感的瞬时幅度信息，因此可以在低信噪比时进行识别。
二、特征参数针对AM、DSB调制信号，提取包络高阶特征J这个基于瞬时信息的参数。
用于识别这四种调制信号。
三、模拟调制信号的识别方法（一）决策树决策树，或称多级分类器，是模式识别中进行分类的一种有效方法，对于多类或多峰问题这种方法尤为简便。
利用树分类器可以把一个复杂的多类别分类问题转化为若干个简单的分类问题来解决。
它不是企图用一个算法，一个决策规则去把多个分类一次分开，而是采用分级的形式使分类问题逐步得到解决。
（二）判决门限的确定在所做的验证性仿真实验中，由于仿真产生的噪声和调制信号不可能满足理想情况——完全不相关，以及产生的噪声和调制信号不可能是理想的高斯信号，不能完全符合理想高斯信号的性质，这些给J值带来误差。
通过计算机仿真实验得到高阶包络特征J随信噪比变化的特性曲线如图3-2至图3-3所示。
通过分析特性曲线，得到三个经验判决门限值可以进行调制信号的识别仿真，由此确定判决门限值如表3-1所示。
参考文献：[1]约翰.G..普罗克斯，马苏德.萨勒赫，刘树棠译. 现代通信系统—使用Matlab[M]. 西安交通大学出版社，2001.[2]宋辉. 通信信号的特征分析、自动识别与参数提取[D]. 江苏：南京理工大学，2003.。
无线网络中的信号干扰检测方法研究
无线网络中的信号干扰检测方法研究随着无线通信技术的广泛应用，尤其是移动设备的普及，无线网络的需求越来越高。
然而，由于无线信号受到各种干扰的影响，如电磁波干扰、天气干扰等，导致无线网络的连接质量常常受到影响。
因此，研究无线网络中信号干扰检测方法具有重要意义。
信号干扰对于无线网络的影响无线网络中的信号干扰主要包括同频干扰和异频干扰两种类型。
同频干扰是指与目标信号处于相同频段的干扰信号，常见的有共址干扰、碰撞干扰等；异频干扰指在其他频段产生的干扰信号，如邻频干扰、间隔频干扰等。
信号干扰会导致无线网络中的信号质量下降，影响通信质量以及数据传输速度。
在严重情况下，信号干扰还可能导致无线网络的断连，从而降低用户体验和网络服务的稳定性。
传统的信号干扰检测方法在传统的无线网络中，常用的信号干扰检测方法主要包括频谱分析法、特征提取法以及机器学习等。
频谱分析法是最传统的信号干扰检测方法之一，它通过对无线信号的频谱进行分析来判断是否存在干扰信号。
频谱分析法的优点是简单易行，但是它仅仅通过频谱的变化来判断干扰信号，对于复杂的干扰信号往往无法有效检测。
特征提取法是通过提取无线信号的特征参数，构建特征空间，然后通过判别器判断是否存在干扰信号。
特征提取法相对频谱分析法来说，能够更好地处理信号的动态变化，但是对于不同类型的干扰信号，特征提取法的参数选择和构建较为困难，也存在一定的局限性。
机器学习方法是近年来被广泛研究和应用的信号干扰检测方法。
这种方法通过构建分类器来区分正常信号和干扰信号，具有较好的分类性能和鲁棒性。
目前，随着人工智能和深度学习的发展，基于深度学习的机器学习方法在信号干扰检测领域也取得了一定的成果。
基于深度学习的信号干扰检测方法深度学习是一种机器学习中的分支领域，其核心是构建和训练多层神经网络来进行模式识别和分类。
在信号干扰检测方面，基于深度学习的方法相对于传统的方法具有以下优势：1. 处理复杂的非线性关系：深度学习可以通过多层神经网络来学习和表示复杂的非线性关系，从而更好地处理复杂的干扰信号。
信号分析
信号分析信号分析是一门关于信号处理和信号识别的学科，广泛应用于通信领域、电子工程、计算机科学等领域。
信号是一种随时间或空间变化的物理量，可以通过电压、电流、光强等方式来表示。
信号分析的目的是从复杂的信号中提取出有用的信息，并进行处理和分析。
信号分析的第一步是信号的采集和预处理。
在信号采集过程中，需要选择合适的传感器或测量设备，将要研究的信号转化为电信号进行采集。
信号预处理则是对采集到的信号进行滤波、放大、去噪等操作，以消除采集过程中的干扰和噪声，提高信号的质量和可靠性。
信号分析的核心是信号的特征提取和参数估计。
信号的特征可以是时域特征、频域特征或时频域特征等，通过对信号进行数学模型的建立和分析，可以提取出信号的频率、幅度、相位等特征信息。
参数估计是对信号中的未知参数进行估计，例如估计信号的频率、阶数、滤波器系数等，通过参数估计可以得到信号的参数估计结果。
信号分析的另一个重要任务是信号的分类和识别。
通过对信号特征的提取和比对，可以将信号进行分类和识别。
例如，在无线通信中，可以通过对接收到的信号进行解调和解调波形识别来判断信号的发送者和内容，实现通信的可靠传输。
在故障诊断领域，可以通过对机械故障信号进行特征提取和分类，判断故障的类型和位置，实现机械设备的健康监测和维护。
信号分析还可以应用于数据压缩和数据隐藏领域。
信号的压缩可以通过对信号的冗余信息进行去除，实现信号的高效存储和传输。
数据隐藏则是将机密的或敏感的信息嵌入到其他信号或图像中，以保护信息的安全和隐私。
综上所述，信号分析是一项涉及各个领域的重要技术。
通过对信号的采集、预处理、特征提取和参数估计，可以实现对信号的分析和处理。
信号分析在通信、电子工程、计算机科学等领域的应用广泛，为实现信息的有效传递和处理提供了重要的技术支持。
amr 技术要点
amr 技术要点AMR技术要点AMR（自适应率音频编码）是一种音频编码技术，用于将音频信号压缩并传输或存储。
它是一种适应性编码技术，根据音频信号的特性自动调整压缩比率。
下面将介绍AMR技术的几个要点。
一、AMR技术原理AMR技术主要包括信号分析、参数提取、编码和解码四个步骤。
在信号分析阶段，AMR技术会对音频信号进行预处理，包括滤波和降噪等操作，以提取关键特征。
然后，在参数提取阶段，AMR技术会根据音频信号的特征提取相关参数，如基音频率、共振峰频率等。
接下来，编码器将提取的参数进行压缩编码，从而减小数据量。
最后，在解码器中，压缩的数据经过解码还原成原始音频信号。
二、AMR技术的优点1. 高压缩比：AMR技术能够根据音频信号的特性自动调整压缩比率，从而实现高效的数据压缩，减小传输或存储所需的带宽或存储空间。
2. 适应性：AMR技术能够根据音频信号的特性动态调整编码参数，使得编码后的数据更能适应不同的网络或存储环境。
3. 低延迟：AMR技术能够实现较低的编解码延迟，使得音频数据能够更快速地传输或存储，并且保持较好的音质。
4. 高音质：AMR技术在保持较高压缩比的同时，能够提供接近无损的音质，满足用户对音频质量的需求。
三、AMR技术的应用领域1. 通信领域：AMR技术被广泛应用于移动通信领域，如GSM、WCDMA等网络，以提供高质量的语音通信服务。
2. 多媒体领域：AMR技术可以用于压缩音频文件，从而减小存储空间，并且保持较高的音质。
3. 语音识别领域：AMR技术可以用于语音识别系统，提取音频信号的特征，从而实现准确的语音识别。
4. 语音合成领域：AMR技术可以用于语音合成系统，根据提取的参数生成高质量的合成语音。
四、AMR技术的发展趋势1. 高清音质：随着通信和多媒体技术的发展，人们对音频质量的要求越来越高，未来AMR技术将进一步提升音质，实现更高的音频还原度。
2. 低功耗：随着移动设备的普及和应用场景的多样化，对于AMR 技术的低功耗要求也越来越高，未来AMR技术将进一步优化算法，降低能耗。
2023年电赛d题 信号调制方式识别与参数估计装置
2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置2023年电赛d题信号调制方式识别与参数估计装置一、引言2023年电赛d题将会围绕信号调制方式识别与参数估计装置展开，这是一个极具挑战性的课题，也是当前通信与信息领域中备受关注的研究方向之一。
信号调制是指将要传输的数字信号通过一定的调制方式转换成模拟信号的过程，而参数估计装置则是用来对信号进行参数分析和估计的设备。
如何准确识别信号的调制方式，并进行有效的参数估计，是当前通信工程领域亟需解决的重要问题之一。
二、信号调制方式的识别1. 信号调制方式的分类在进行信号调制方式识别之前，首先需要对常见的信号调制方式有所了解。
常见的信号调制方式主要包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）、调相调制（PM）、正交幅度调制（QAM）等。
这些调制方式在实际的通信系统中都有着广泛的应用，因此在识别过程中需要兼顾不同调制方式的特点和特征。
2. 识别方法与技术为了准确识别信号的调制方式，可以采用多种方法和技术。
常见的识别方法包括基于统计特征的识别方法、基于信号频谱特性的识别方法、基于人工智能算法的识别方法等。
其中，基于人工智能算法的识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，是当前研究的热点之一。
三、参数估计装置的设计与应用1. 参数估计的重要性在实际的通信系统中，对信号参数进行准确的估计是保证通信质量的关键之一。
参数估计主要包括对信号的频率、幅度、相位等参数进行准确的估计。
只有通过有效的参数估计，才能保证信号的传输和接收的准确性和可靠性。
2. 参数估计装置的设计针对参数估计的需求，研究人员提出了基于不同算法和技术的参数估计装置。
这些装置通常包括信号采集模块、信号处理算法模块和参数估计输出模块等部分。
通过对信号的采集和处理，再结合合适的参数估计算法，可以实现对信号参数的有效估计。
四、个人观点与总结作为一名从事通信工程研究的工程师，我对信号调制方式识别与参数估计装置有着较为深刻的理解和实践经验。
关于军事通信抗干扰技术的探讨
关于军事通信抗干扰技术的探讨【摘要】军事通信抗干扰技术在现代战争中起着至关重要的作用，而研究背景则是逐渐频繁的电磁干扰对通信系统的挑战。
本文从干扰源及其影响、现有技术局限性入手，引出基于频谱分析、自适应滤波和信道编码的抗干扰技术。
基于频谱分析技术能有效识别和过滤干扰信号，自适应滤波技术可动态调整滤波参数以抵抗干扰，信道编码技术则提高通信系统的抗干扰能力。
在未来发展方向上，应不断创新技术，强化系统性能，以应对日益复杂的干扰形势。
总结来看，军事通信抗干扰技术是军事通信领域不可或缺的重要组成部分，其发展潜力巨大，值得进一步研究与探索。
【关键词】军事通信，抗干扰技术，干扰源，频谱分析，自适应滤波，信道编码，发展方向，总结，展望1. 引言1.1 军事通信抗干扰技术的重要性军事通信抗干扰技术的重要性在当今的军事领域中至关重要。
随着科技的不断发展，通信系统的应用已经成为了军事作战中的重要环节。
通信系统往往会受到各种各样的干扰影响，这就需要有相应的抗干扰技术来保障通信的稳定性和可靠性。
在军事作战中，通信系统承担着传递指挥命令、情报信息等重要任务，一旦通信系统受到干扰，就会对作战任务造成严重影响甚至失败。
发展具有抗干扰能力的通信技术对提高作战效能具有至关重要的意义。
军事通信抗干扰技术的重要性还体现在保障通信的安全性方面。
在现代战争中，敌方往往会利用各种手段对我方通信系统进行干扰，其中包括电磁干扰、频谱干扰等。
研发强大的抗干扰技术可以有效防范敌方的干扰行为，保障通信的安全和稳定。
军事通信抗干扰技术不仅对提高军事作战的效能具有重要作用，同时也对保障通信的安全性和稳定性至关重要。
加强对抗干扰技术的研究和应用是当今军事通信领域的重要课题之一。
1.2 研究背景军事通信抗干扰技术的研究背景可以追溯到军事通信系统面对不断增强的干扰威胁。
随着电子战技术的不断发展，各种干扰手段层出不穷，给军事通信系统的稳定性和可靠性带来了巨大挑战。
张量分解方法在信号处理与压缩中的应用
张量分解方法在信号处理与压缩中的应用信号处理和压缩是现代通信领域中的重要问题，而张量分解方法则是一种有效的工具，可以用于对信号进行分析、处理和压缩。
本文将介绍张量分解方法在信号处理与压缩中的应用，并探讨其优势和局限性。
一、张量分解方法的基本原理张量分解方法是一种多维数据分析技术，它将高维数据表示为低维子空间的线性组合。
在信号处理中，我们通常将信号表示为一个多维张量，其中每个维度表示信号的不同特征或属性。
通过张量分解方法，我们可以将信号分解为若干个低维子空间，从而实现信号的降维和去冗余。
二、张量分解方法在信号处理中的应用1. 压缩信号表示张量分解方法可以用于对信号进行压缩表示。
通过将信号分解为若干个低维子空间，我们可以提取信号中的主要信息，并丢弃冗余和噪声。
这样可以大大减小信号的存储和传输开销，同时保持信号的重要特征。
2. 信号降噪在实际应用中，信号常常伴随着噪声。
张量分解方法可以通过分解信号为低维子空间，将噪声与信号分离开来。
通过对低维子空间进行滤波和去噪处理，可以有效提高信号的质量和可靠性。
3. 信号分析与特征提取张量分解方法可以用于对信号进行分析和特征提取。
通过将信号分解为若干个低维子空间，我们可以提取出信号中的主要特征和模式。
这对于信号分类、识别和模式匹配等任务非常有用。
三、张量分解方法的优势和局限性1. 优势张量分解方法具有较强的表示能力和灵活性。
通过合理选择分解方法和参数，我们可以根据具体问题对信号进行高效的表示和处理。
同时，张量分解方法还能够处理非线性和高度非均匀的信号，具有较好的适应性。
2. 局限性张量分解方法在处理高维数据时，可能会面临计算复杂度较高的问题。
尤其是当数据规模较大时，计算和存储开销会变得非常大。
此外，张量分解方法对于信号中的噪声和异常值比较敏感，需要额外的处理和优化。
四、结语张量分解方法是一种强大的工具，可以应用于信号处理和压缩中。
通过合理选择分解方法和参数，我们可以实现对信号的降维、去噪和特征提取等任务。
基于一阶统计矩的数字通信信号调制方式的自动识别
基于一阶统计矩的数字通信信号调制方式的自动识别
张志民;欧建平;皇甫堪
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2010(26)8
【摘要】数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都具有十分要的意义.为了能自动识别MASK、MFSK、MPSK和MQAM四类信号,本文基于截获信号的一阶统计矩,提出七个特征参数,它们均可利用常规信号处理技术得到,与基于二阶或高阶矩的其它特征参数相比,这些参数提取过程具有计算量小、提取方便的优点.给出四类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以判决理论为基础,不要求实现码元同步.仿真结果证明,在信噪比≥7dB时,识别算法的平均识别成功率>97%,性能明显优于同类算法,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别.
【总页数】6页(P1205-1210)
【作者】张志民;欧建平;皇甫堪
【作者单位】国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙,410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙,410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.数字通信信号调制方式自动识别研究 [J], 齐东兴
2.基于谱分析的卫星信号常用调制方式自动识别研究 [J], 郑超;陈鲸
3.基于谱分析MFSK信号调制方式的自动识别 [J], 李耐根
4.基于数字通信信号瞬时特性的调制方式识别方法 [J], 王海滨; 周正; 李炳荣; 解传军
5.探讨数字通信信号调制方式自动识别算法 [J], 杨胜义
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无线电监测中的信号处理技术应用分析
运营探讨无线电监测中的信号处理技术应用分析张铸（中国电波传播研究所，北京102206为通信技术的发展创造了有利的空间。
不论是民用还是在军事领域都得到了广泛应用。
然而无线电信号众多，如何对其进行有效地监视与识别成为了众多学者的重点研究课题。
在开展无线电监测工作的过程中，信号处理尤为重要，必须要在了解无线电信号调制识别和提取的基础上不断提升信号监测水平，科学处理无线电信号以保障无线电信号的传输质量。
无线电监测；信号处理；技术应用；调制识别；无线电信号Application Analysis of Signal Processing Technology in Radio MonitoringZHANG ZhuChina Radio Propagation Research Institute，BeijingThe continuous progress of science and technology in our country has created a favorable space for the development of communication technology.The emergence of radio technology has greatly improved the quality of which has been widely used in both civil and military fields.However过提取瞬时信号中的相关参数，对瞬时频率信号开展图1 瞬时特征提取流程图这一过程的关键在于瞬间特征值的提取。
要想提取出瞬时特征值，要先定义好已调信号s(t)及相应的调制信号m(t)，其中s(t)可表示为：s(t)=Re[g(t)exp(jωc t)]（1）g(t)=G[m(t)]（2）式中，ωc为载波频率；g(t)是s(t)的复包络；m(t)则承载于g(t)中；G[·]则代表着m(t)到g(t)的映射函数，其取决于调制类型。
GNSS干扰和欺骗检测技术研究
GNSS干扰和欺骗检测技术研究作者：王鑫孙涛胡萍来源：《中国新通信》2024年第05期摘要：全球导航卫星系统（GNSS）在现代社会中广泛应用于定位、导航和时间同步等领域。
然而，GNSS系统容易受到干扰和欺骗攻击，可能导致严重后果，如位置误差、导航失败甚至引发安全风险。
因此，研究GNSS干扰和欺骗检测技术对于确保GNSS系统的可靠性和安全性至關重要。
本文通过对GNSS干扰和欺骗的定义、类型、特点以及已有的检测方法进行论述，为相关工作人员提供一定的参考和借鉴。
关键词：GNSS；干扰；欺骗；检测技术一、GNSS干扰概述（一）GNSS干扰概念全球导航卫星系统（GNSS）干扰是指在GNSS信号传输过程中出现一些问题，导致信号质量下降，定位精度降低，甚至导航系统功能中断。
通常可以将GNSS干扰分为有意干扰和无意干扰两种类型。
有意干扰是指恶意攻击者通过故意干扰GNSS信号来误导用户位置信息或破坏GNSS系统正常运行的行为。
无意干扰则是由于自然或技术因素引起的信号干扰，如电磁干扰、多径效应、恶劣天气等。
（二）GNSS干扰特点1. 隐蔽性GNSS干扰往往以行动隐蔽或模仿合法信号的方式进行，使用户很难意识到信号被干扰，因此很容易将其误认为是自然干扰。
2.动态性GNSS干扰的特征和强度可能随时间和空间的变化而变化。
干扰源的位置、功率和频率等参数可能会发生变化，从而对定位和导航系统产生不同程度的影响。
3.多样性GNSS干扰的形式多样，包括频率干扰、码干扰、相位干扰等。
此外，干扰还可以通过多径效应、反射干扰、信号屏蔽等方式引入，导致定位误差。
（三）GNSS干扰分类1.干扰源分类①有线干扰源。
有线干扰源是通过有线电缆传输的电力线、通信线和雷达等设备引起的GNSS干扰。
这些设备在传输过程中会产生电磁波，这些电磁波可能影响GNSS接收机的正常工作。
②无线干扰源。
无线干扰源是通过无线信号传输的设备引起的GNSS干扰。
这些设备包括无线电发射塔、无线电通信设备和雷达干扰器等。
深度学习技术在无线电信号识别中的应用
深度学习技术在无线电信号识别中的应用随着社会不断发展，我们的生活变得越来越科技化。
各种智能设备不断涌现，无线通信技术也随之发展。
在这个信息爆炸的时代里，人们需要对海量的无线电信号进行识别和分类，这就需要深度学习技术来帮助我们解决这个问题。
一、无线电信号的分类与识别无线电信号的种类繁多，涵盖着广播、通信、雷达、导航等多个领域。
对于无线电信号的识别和分类，一般采用信号特征分析的方法，即从信号的幅度、频率、相位、时间、谱形等方面入手，提取出信号的特征参数，再通过分类器进行识别分类。
传统的特征分析方法对于简单的信号分析具有一定的效果，但是在涉及复杂信号和非线性问题时，过于依赖手动设计的特征参数，需要大量人力物力和时间，且准确率有限。
二、深度学习技术在无线电信号识别中的应用深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其可以自动从原始数据中学习和提取特征，极大地提高了数据处理的准确率和效率。
因此，深度学习技术在无线电信号识别上的应用具有很大的潜力。
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中常用的一种神经网络模型，其在计算机视觉领域的应用非常广泛。
在无线电信号识别中，卷积神经网络可以将无线电信号作为输入数据，通过卷积层和池化层，自动学习并提取特征。
然后通过全连接层进行分类，提高了信号分类的准确度。
2.长短时记忆网络(LSTM)长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络，其可以很好地处理时序数据的处理。
在无线电信号识别中，LSTM网络可以将信号的时序特征和空间特征进行有效地结合，提高了信号的分类准确率。
3.自编码器(Autoencoder)自编码器是一种无监督学习的方法，其可以将输入数据进行特征提取，解码成原始数据的过程，可以很好地处理信号降噪问题。
在无线电信号识别中，自编码器可通过自适应性地降噪，提高信号的特征提取能力和分类效果。
三、深度学习技术在无线电信号识别中的挑战虽然深度学习技术在无线电信号识别中表现出了很大的潜力，但是也存在一定的挑战和困难。
无线电信号识别与分析的设计解决方案
2021.10理论算法无线电信号识别与分析的设计解决方案李长山，陈安军（中电科思仪科技股份有限公司，山东青岛，266555 ）摘要：本文介绍了信号识别与分析的意义及重要性，设计了基于IQ 数据处理的信号分析算法，实现无线电信号自动识别与分析,并以此为基础详细介绍了信号分析的整个过程。
关键词：IQ 数据处理；调制识别；多域联合分析；信号解调Design solutions for radio signal recognition and analysisLi Changshan, Chen Anjun(Ceyear Technologies Co, Ltd, Qingdao Shandong, 266555)Abstract ； This article introduces the significance and importance of signal identification and analysis, designs a signal analysis algorithm based on IQ data processing to realize automatic identification and analysis of radio signals, and introduces the entire process of signal analysis in detail based on this.Keywords ； IQ data processing; modulation recognition; multi -domain joint analysis ; signal demodulationo 引言信号识别与分析是无线电监测过程中最重要的功能，在复杂环境下无线电信号进行监测时，发现异常信号后如何正确地提取信号的信号特征从而自动识别其调制方式,并以此为参考进行后续的信号分析与处理，是无线电监测的重要任 务。
数字通信信号调制方式识别与参数估计
数字通信信号调制方式识别与参数估计（原创版）目录一、引言二、数字通信信号调制方式识别的背景和意义三、数字通信信号调制方式识别的方法1.基于功率谱离散余弦变换的信号调制类型识别与参数估值方法2.人工神经网络应用于通信信号数字调制方式自动识别的研究与实现3.多载波信号自动调制识别与参数估计4.数字通信信号识别研究与参数提取5.一种数字信号调制方式自动识别算法分析四、数字通信信号调制方式识别的发展趋势五、结论正文一、引言数字通信信号调制方式识别与参数估计是通信领域中的一个重要研究课题。
在非合作通信环境中，如电磁频谱监测、信号侦察和电子对抗等，通常需要对接收信号进行盲分析，识别调制方式、估计解调参数，为解调和信息还原提供支持。
随着通信技术的飞速发展，通信信号的体制和调制样式变得更加复杂多样，信号环境日趋密集，这也使得通信信号的调制识别变得更加困难。
因此，研究数字通信信号调制方式识别与参数估计具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、数字通信信号调制方式识别的背景和意义数字通信信号调制方式识别是指在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。
随着通信技术的发展，数字通信信号调制方式识别在民用领域和军事领域得到了广泛应用，例如信号侦听、信号监测、软件无线电以及卫星通信等。
数字通信信号调制方式识别对于提高通信系统的安全性、可靠性和有效性具有重要意义。
三、数字通信信号调制方式识别的方法目前，数字通信信号调制方式识别的方法主要有以下几种：1.基于功率谱离散余弦变换的信号调制类型识别与参数估值方法：该方法可以降低噪声对信号调制类型识别准确率和估值准确率的影响。
2.人工神经网络应用于通信信号数字调制方式自动识别的研究与实现：该方法通过分析各种基本数字调制信号的瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位特性，提出了 5 个特征参数，形成了比较完备的能够区别 2ask、4as 等调制方式的特征参数集。
3.多载波信号自动调制识别与参数估计：正交频分复用（OFDM）等多载波调制技术凭借频带利用率高、抗多径衰落能力强以及实现简单等优点被广泛应用于宽带高速通信系统中。
语音信号处理的基本步骤
语音信号处理的基本步骤语音信号处理的基本步骤包括以下五步：1.预处理：这一步主要包括滤波、放大和增益控制、反混叠滤波等，目的是消除工频信号的干扰，提升高频部分，并进行适当的放大和增益控制。
2.数字化：将模拟信号转换为数字信号，便于计算机处理。
3.特征提取：对数字化的信号进行分析，提取出反映语音信息的特征参数。
4.语音识别或语音编码：根据不同的处理目的，选择相应的处理方法。
语音识别主要分为识别和训练阶段；语音编码则是将语音进行压缩编码和解压。
5.信息提取和使用：这是由听者或机器自动完成的一步，从处理后的信号中提取出有用的信息。
这些步骤的正确性和重要性各不相同，需要根据实际应用的需求来选择合适的步骤和算法。
在实际应用中，还需要注意以下几个方面：1.实时性：语音信号处理需要在有限的时间内完成，以满足实时通信和语音识别的需求。
因此，需要选择高效的算法和实现优化的软件。
2.稳定性：语音信号处理的结果需要具有稳定性，即对于相同的输入，处理结果应该相同。
这需要选择稳定的算法和参数，并注意避免随机噪声和其他干扰的影响。
3.泛化性：对于语音识别等任务，处理后的结果需要具有一定的泛化性，即对于不同的说话人和不同的语音环境，处理结果应该具有较好的一致性和准确性。
这需要选择泛化性较强的算法和模型，并注意收集和处理大量的语音数据。
4.鲁棒性：语音信号处理系统需要具有一定的鲁棒性，即对于不同的语音信号和不同的环境噪声，系统应该能够适应并保持良好的性能。
这需要选择鲁棒性较强的算法和模型，并注意进行充分的测试和评估。
总之，语音信号处理的基本步骤需要根据实际应用的需求来选择合适的步骤和算法，同时需要注意实时性、稳定性、泛化性和鲁棒性等方面的问题。
无线通信中的信号识别技术研究
无线通信中的信号识别技术研究在如今的数字化时代，通信技术得到了空前的发展。
无线通信作为其中的重要组成部分，扮演了历史转变的重要角色。
而从信号识别技术入手，对无线通信这一领域的发展进行一番探究，不免有助于我们更好地理解此一光辉行业。
信号识别技术在无线通信领域中起到至关重要的作用。
通俗来讲，信号识别即是在大量的无线信号中，针对单一复杂的信号进行辨识的一项技术。
具体而言，它会在识别过程中完成对调制方式、发送端以及数据流的解码，从而实现对发起通讯的设备、发送信号的目标以及传输内容的准确判断。
信号识别技术在无线通讯中的应用非常广泛，其中包括卫星通讯、移动通讯、无线电广播、雷达探测以及智能家居等多个领域。
比如在移动通信领域中，识别技术可以准确判断不同通信系统的信号，辨别不同厂家生产的网络设备，根据跟踪得到的信息，从而维持网络的安全性，确保业务流畅进行。
在无线电广播场景下，它也可以帮助广播局或是卫星公司，快速准确地识别攻击或恶意干扰行为，及时采取相应保护措施。
信号识别技术的研究面临着不小的挑战和难题。
首先，现今的无线信号种类复杂多样。
其次，无线信号的参数如频率、采样率、信号类型、发射功率等属于较强的随机性和变换性，一个参数的变化常常会对另一个造成污染。
这些因素都给信号识别技术带来了极大的难度。
然而，这些都被各种各样的研究者所共同面对着，他们都希望通过不断的探索破解难题，实现系统更准确、更优秀的识别能力。
在进行信号识别的过程中，首先需要对信号进行采样，然后进行预处理以去除噪声。
接着，需要使用特征提取技术来捕捉信号的关键特征。
这里引入一种常见的特征提取方法–傅里叶变换。
傅里叶变换可以将信号从时域转化为频域，将各种复杂的时域信号转化成不同的频域特征，从而方便后全信号进一步分析与提取。
其次，信号特征的提取将会影响到其识别的准确性，实验结果表明，选择合适的特征提取方法对于信号识别至关重要。
在特征提取技术之后，进行的是分类器的训练与测试。
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围，而且工作效率更高，对操作员的专业要求也同时降低。
１．２发展概况
１９６９年４月，Ｃ．Ｓ．Ｗａｖｅｒ等四名作者在斯坦福大学技术报告上发表了第一篇研 究调制方式自动识别的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自动分类》。此后， 不断有研究调制识别器的文献出现。尽管这些调制识别器采用了各种不同的算法， 但还是可以被概括到一个统一的框架。
ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ’ｓ ｋｕｒｔｏｓｉｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｔｏ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ ｔｈｅ ａｎａｌｏｇｕｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ａｎａｌｏｇｕｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ ｕｔｉＬｉｚｅｄ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｈａｔ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｄｅｃｉＳｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｂｙ
塑！．堡兰
望笪堕！竺生堑竺塑：望垫塑型！！至塑堡坠
在早期的通信情报系统中，采用手动调制方式识别，即依靠操作员解释测量到
的参数，判断信号源。操作员一般通过以下信息进行判断：中频时域波形、信号频
谱、瞬时幅度、瞬时频率和信号的声音。其中，中频时域波形可用来判断有无信号，
是否有明显的幅度调制。信号的频谱分析可以确定信号是否有载波分量，频谱是否
ｔｏ ｅｑｕａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｔｙｐｅ ｕｓｅｄ ｃａｎ ｂｅ ｆｉｇｕｒｅｄ ｏｕｔ
ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｓｈａｐｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｂｕｉｌｔ ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ。Ｓｏｍｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ
频）以对应不同的频段。不同的一中频信号再经过中频变换模块变换为统一的二中
频信号。二中频信号的频率是固定的，中心频率为．厶，带宽为风。二中频信号放大
到足够电平后，送到高速Ａ／Ｄ进行采样数字化，得到与信号带宽相适应的正交低速率数字信号，便
于后续的ＤＳＰ进行信号特征的提取与分析识别和参数测量。本文利用以上方式分析
对称。熟练的操作员可以通过耳机输出的音调变化分辨信号频率，调整示波器的扫
描速率。手动调制方式识别需要有经验的操作员，一般可以成功识别持续时间较长、
码元速率较低的幅度键控（ＡＳＫ）信号和频移键控（ＦＳＫ）信号。对于ＦＳＫ信号，
还要求较大的调制指数。手动调制方式识别无法处理需要相干信号处理的相移键控
（ＰｓＫ）信号。采用自动调制方式识别不仅可以提高识别的准确性，增大识别的范
南京理工大学 硕士学位论文 通信信号的特征分析、自动识别与参数提取 姓名：宋辉 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：王建新
20030301
倾Ｉ‘论义
通信佰０的特征分析、自动识别‘，参数摊取
摘要
通信信号调制类型的自动识别广泛应用于信号确认、干扰辨识、无线电侦听、电 子对抗和信号监测等领域。本文提出基于决策论与星座图的综合调制识别器，使用信 号的峰度区分调制类型是模拟调制还是数字调制。对于模拟调制方式，基于决策论的 算法可以识别调幅、调频、单边带和双边带等调制类型。对于数字调制方式，本文首 先采用基于二阶统计量的信道盲均衡算法对接收信号进行均衡，再利用信号星座图的 形状判别具体的调制类型。部分调制参数如载波频率、符号速率在识别之前获得，在 识别完成之后可以进一步估计调制指数、调制频偏、信号带宽等其余参数。本文的模 拟调制识别算法具有运算量小的特点，而数字调制识别算法具有较好的扩展性。
常见的分类器算法包括统计模式识别方法【２１】【２２】、决策论方法【１ｑｆｌ９１１２０］与人工神 经网络方法【ｌ ７１１２０１ ｏ通信信号的调制方式识别是一个典型的模式识剔问题。模式识别 方法主要由直方图构造特征向量，用线性分类器判别信号的调制方式。决策论方法 是用概率和符合假设检验的观点研究调制识别问题。文献【１８】【１９】提出的简化决策论 方法在保证一定的识别成功率的基础上，降低了运算量。而神经网络具有模拟人类 大脑识别能力的优势，因此是一种很有前途的方法。
最近的相关文献【９ｌ更多地考虑在实际的无线电环境，如多径衰落条件下的识别。 同时，利用通信信号的循环相关性１３０１１３“，众多学者也提出相应的调制方式识别算法
婴！：堡墨
望堕堕！塑塑堑坌塑：鱼垫望型：！兰塑塑坠
１１３］［１６】【”）【４０】，但是这类算法普遍存在计算量较大的问题。小波分析是近来的研究热点，
本文研究的调制识别模块主要用于电子侦察，它可以对目标信号进行分析识 别、特征提取和参数测量。只要更换处理模块，也适用于合作无线电信号的分析。 通常合作无线电信号具有更多的先验信息，如载频、带宽固定且己知，故识别的难 度相对较低。在本文的后续章节中，未作特殊说明的，均为非合作通信信号的识别。
接收机由于覆盖了几乎整个无线电频段（通信频段），采用射频直接采样来对 射频信号进行数字化在目前的技术条件下是不现实的，必须借助模拟处理技术把宽 带射频信号变换为适合于Ａ／Ｄ采样的中频信号，然后进行采样数字化。
ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎａｌｏｇｕｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ｄｉｇｉｔａｌ
ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ，ｓｏｆｔ ｒａｄｉｏ
．Ｉｆ．
倾Ｉ－论文
ｄｅｖｉａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｆｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｎａｌｏｇｕｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓ ｈａｓ ｌｅｓｓ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｄｉｇｉｔａｌ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｈａｓ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ｅａｓｉｌｙ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｍｉｎｇ
关键词：通信、调制方式识别、模拟调制、数字调制、决策论、软件无线电
一Ｉ一
坝Ｉｊ论文
通信ｆ青峙的特征分析、自动识别与参数提取
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｍａｎｙ ｆｉｅｌｄｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｓｏｕｒｃｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｒａｄｉｏ ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ，ｅｔｃ．Ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ
同样已经应用于调制方式的自动识别‘”】，它具有显微镜效应，是傅立叶变换等常见 的时频分析法不具有的特性，但是它的实用化还需要大量的工作。
１．３调制方式识别的总体结构
１９９２年，Ｊｏｅ Ｍｉｔｏｌａ［４Ｊ首次提出软件无线电（ｓｏｆｔｗａｒｅ ｒａｄｉｏ）的概念，其中心思 想是：构造一个具有开放性、标准性、模块化的通用硬件平台，将各种功能，如工 作频段、调制解调类型、数据格式、加密模式、通信协议等用软件来完成，并使宽 带Ａ／Ｄ和Ｄ／Ａ转换器尽可能靠近天线，以研制出具有高速灵活性、开放性的新一代 无线通信系统。
ｃａｒｒｉｅｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｙｍｂｏｌ ｒａｔｅ，ｃａｎ ｂｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｐｒｉｏｒ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ．Ｓｕｃｈ ｏｔｈｅｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｓ ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ，ｔｈｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
图１．３．１电子侦察接收机结构
堡．！：笙兰
塑堕堕篁堕壁堡竺塑：！垫望型兰！釜塑塑坠
如图１．３．１所示，Ａ／Ｄ之前的分频段天线、模拟前端电路、模拟中频变换电路
都是为适应宽频段的要求而设置的模拟信号处理环节。在Ｏ．１Ｍ～１０Ｇ如此宽的频段
用…个通道来实现显然是非常困难的，所以模拟处理环节使用了多通道（多个一中
调制方式识别系统一般包括三个部分，即接收机前端、调制识别器和输出部分。 接收机前端完成信号检测和频率变换。调制识别器识别信号的调制方式，并提取调 制参数。输出部分实现信号的解调的信息处理。
调制方式识别是基于软件无线电的通信系统或者通信对抗应用的关键环节。首 先，只有正确地估计信号调制方式和参数，才能正确地解调。其次，了解调制方式 和参数有助于信号证实和确定合适的干扰波形。
ｔｈｉｓ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ ｃａｎ ｂｅ ＡＭ，ＤＳＢ，ＳＳＢ，ＶＳＢ，ＦＭ．Ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅＬ ｔｈｅ
ｂｌｉｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｅｃｏｎｄ－Ｏｒｄｅｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ
证。
本章首先介绍了调制方式识别技术的研究背景。第二节在１９８４－－２００２年间公开 发表的大量相关论文的基础上，综述调筋识别算法的发展概况。第三节介绍本文研 究所采用的总体结构。第四节说明本文的特点和以下内容的组织。第五节总结本章