非重构压缩样值的MPSK信号最大似然调制识别

在不重构出原始MPSK信号的前提下进行多元假设,推导出不同假设下压缩样值的最大似然函数,提出一种压缩域最大似然调制识别方法。在压缩感知（CS）框架下,压缩域最大似然调制识别方法（compressive maximum likelihood,CML）使用远小于传统的基于奈奎斯特采样的最大似然调制识别方法（traditional maximum likelihood,TML）所需的采样个数实现MPSK信号的调制识别。同时给出了在压缩域进行调制识别的标准,并分析了CML算法的识别的性能。最后给出了该方法的性能仿真。仿真表明CML算法的运算复杂度更低,速度更快,而识别性能仅略低于TML算法。压缩比为1/2,信噪比为-8dB时,CML算法对BPSK信号的识别率达到95%。     

MPSK信号小波变换过零特征分析

小波变换提供品质因数Q恒定的滤波器分析，能够精细刻化M电平相移键控（MPSK）信号在码元转换时刻的相位跳变。给出了MPSK信号小波变换后在时间—尺度图谱上小波系数的过零特征。通过构造特殊的数字序列，分析了小波系数过零点分层数与MPSK信号的电平数M的对应关系，详细讨论了MPSK信号不同的相位跳变模式与过零点层次性的内在联系。提出了基于小波变换过零特征的MPSK信号调制类型识别方法。仿真结果表明，MPSK信号小波变换存在显著的过零特征，基于该特征的MPSK信号的类型识别方案是可行的，为软件无线电的实际应用提供了理论参考。     

一种基于小波和分形理论的电台个体识别方法

从调制信号中提取发射电台的频率稳定度特征进而实现个体识别是一项极具挑战性的课题。针对MPSK信号提出了一种基于小波和分形理论的特征提取方法。该方法首先利用连续小波变换把MPSK信号幅度中的振荡器频率稳定度信息转移到小波系数中,然后从统计角度提取小波系数的盒维特征,最后用K-最近邻分类器进行个体区分。仿真实验表明,在10dB～20dB内,对于载波频率稳定度差异为ppm级的MPSK信号,该算法平均分类准确率可达95％,为通信电台个体识别技术的实用化提供了进一步理论依据。     

一种低信噪比下MPSK信号频率估计方法

针对MPSK信号载波频率估计所需信噪比高的问题,提出一种低信噪比下MPSK信号频率估计方法.首先使用现代谱估计方法建立自回归模型,完成MPSK信号载波频率的粗估计,得到含有较小残留频偏的信号;然后进行M-th非线性变换,根据最大似然准则,估计出较高精度的残留频偏值.仿真结果表明,本算法在较低信噪比下可达到较高精度,算法稳定可靠.     

类Haar小波与数字信号调制识别

调制识别在通信侦察和通信对抗中有着重要应用。为了利用小波变换进行数字调制的类型识别，提出了具有比Haar小波更好频率局域化特征的类Haar小波概念，从理论上论证了正弦型类Haar小波用于MPSK和MFSK信号调制识别的可行性，详细推导了小波系数幅度与相位跳变或频率跳变之间的关系，并对分类识别器进行了仿真。理论和仿真结果均表明，在一定信噪比条件下，正弦型类Haar小波不仅能用于通信信号的调制识别，且具有比Haar小波更好的抗噪性能。     

利用小波变换进行MC-MPSK信号载频盲估计

小波变换是在强噪声背景下进行信号时频分析的有效方法．利用小波变换的方法,使用Haar小波变换对多载波多进制相移键控（MC－MPSK）信号中心频率进行了估计．给出了计算机仿真的结果,将这种算法的估算结果与改进的克拉美－罗限（MCRB）进行了比较．结果表明,在没有先验知识的情况下,利用Haar小波变换方法可以精确的估计MC－MPSK信号中心频率,而且估计性能受相位噪声地影响不大．     

基于EM算法的联合调制识别与参数估计

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用四节点同步接收,在信噪比大于-2dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。     

瑞利衰落信道下FSK信号的调制分类

针对在瑞利慢衰落信道下的FSK信号的调制分类问题,提出一种新的基于统计假设检验理论的调制分类算法,分别在同步和非同步条件下,由被高斯白噪声污染的FSK信号复包络导出似然函数,由此得到最优分类器．理论分析和数值仿真实验结果表明,在同步、非同步以及存在频偏条件下,此分类器可有效地解决衰落信道下的FSK信号调制分类问题．     

基于分数间隔均衡器和ML算法的新型DWPM调制系统

在多径衰落信道下,提出了一种基于ML的新型离散小波包调制系统．利用基于LMS算法的分数间隔均衡抑制由多径衰落信道引起的码间干扰并且利用最大似然算法对解调后的码元进行检测．在多径衰落信道和白高斯噪声情况下,分析了基于小波包的新型多载波调制系统的传输性能．仿真结果表明,所提出的基于小波包的新型多载波调制系统的性能要优于传统的正交频分复用多载波调制系统．     

Turbo码MPSK调制系统的简化比特度量算法研究

研究了一种适用于Turbo码MPSK调制系统的简化比特度量计算方法,并对其修正使之能应用于Turbo码的Log-Map译码算法,在AWGN信道中对采用修正算法的Turbo码8PSK调制系统进行了性能仿真。结果表明,该算法性能逼近最大似然比特度量算法,同时计算复杂度大大降低。     

基于小波系数稀疏性的数字调制样式识别

采用小波变换提取信号突变点信息,根据归一化前后数字调制信号小波系数稀疏性的不同特点,提出两个稀疏度参数和一种利用信号稀疏特性的类间调制样式识别算法。仿真结果表明,在低信噪比时方法比传统小波变换方法具有更高的正确识别率,算法复杂度低,且不需要码元同步。     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

小波算法消除突然三相短路试验数据的噪声

为了消除动态试验数据中的噪声和奇异点对参数辨识精确度的影响,本文提出了基于小波分解在不同尺度噪声信号系数间不相关特性的小波区域相关性消噪方法.应用该方法对采集的发电机动态试验数据实施小波消噪,同时根据奇异点在小波分解时表现出的特性剔除试验数据中的奇异点,即试验数据的消噪和奇异点的剔除一步完成.并基于改进模型,应用LM算...     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

基于提升小波变换的图像认证数字水印

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好.该文提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,利用低频部分系数来生成水印,基于密钥来选取高频部分的小波系数,并根据小波系数的奇偶性嵌入水印.在水印提...     

基于分带谱熵和小波域Teager能量的语音清浊分类算法

基于分带谱熵和小波域Teager能量提出了一种改进的语音清浊分类算法.该算法首先计算频域内的分带谱熵,然后在小波域计算不同频带的Teager能量,计算出低频能量所占的比例,通过这2个参数进行清浊判断.实验结果证明,由于分带谱熵能加深清浊音之间的差异,Teager能量能快速跟踪声门周期内信号能量的变化,因此该算法更容易提取浊音,在纯净语音和含噪语音上的性能都优于幅度能量算法.     

Directionlet域的多波段遥感图像融合算法研究

提出一种有效的基于Directionlet变换的多波段遥感图像融合算法。Directionlet变换是一种新的基于格子的歪斜多尺度多方向各向异性小波变换工具,具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力的图像分解变换,与小波变换相比,抑制了小波变换在图像边缘方向表示的固有局限性。首先采用具有多尺度、多方向特点的Directionlet变换对多波段遥感图像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,方向高频系数采用区域边缘检测实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统融合算法相比不仅原始图像的边缘和纹理信息可保留,而且可获得更好的融合视觉效果。     

基于指数阈值的小波包变换图像去噪方法

小波包分析是一种比小波变换更加精细的分析方法,在对分解后的小波包系数进行软、硬阈值化处理时,易使重构后的图像产生马赛克现象,造成图像失真,为此提出一种基于指教阈值的小波包变换图像去噪方法.该方法采用小波包对含噪图像进行分解,然后利用指数降噪因子除小波包系数.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。