基于小波变换的PSK/FSK/QAM信号的波特率估计

小波变换具有局部显微特性,对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。从连续小波变换的定义出发,分析了PSK、FSK、QAM信号的小波或特征,并结合自相关函数理论提出了一种基于小波变换的波特率提取的新算法。对高斯白噪声中PSK、FSK、QAM信号的波特率提取进行了仿真试验,仿真结果表明,在中等信噪比情况下该算法能有效的提取出PSK、FSK、QAM信号的波特率。     

一种小波变换与FFT相结合的波特率估计新算法

小波变换具有局部显微特性，对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。从连续小波变换的定义出发，分析了PSK、FSK、QAM信号的小波域特征，并结合传统的FFT理论提出了一种波特率提取的新算法。对高斯白噪声中PSK、FSK、QAM信号的波特率提取进行了仿真试验，仿真结果表明，在信噪比大于1dB情况下该算法能有效地提取出PSK、FSK、QAM信号的波特率。     

小波分析与最小二乘支撑矢量机在调制识别中的应用

自动调制识别是通信对抗及软件无线电等领域的一个重要研究课题。本文提出了一种使用小波分析与最小二乘支撑矢量机,对数字调制信号的识别方法。首先对接收到的信号进行小波去噪,然后提取其小波包分解系数模值的标准方差作为识别的特征参数．利用最小二乘支撑矢量机为分类器,对2ASK,4ASK,2PSK．4PSK．8PSK．4QAM,16QAM．2FSK和4FSK九类数字信号进行分类识别。计算机仿真结果表明该方法有效．在信噪比为0dB时正确识别率达到99．01％。     

数字通信信号调制识别研究

利用幅度归一化、小波分析、傅里叶变换等方法,在大部分先验信息未知的情况下对 PSK,FSK,QAM,ASK 等不同调制方式的数字通信信号,进行了有效的特征提取,并选取合适的阈值加以识别,实现了数字通信信号调制方式的分类识别。仿真结果表明对于信噪比在5dB 以上的调制信号能正确分类。     

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.     

基于小波的无线信号调制识别

介绍了ASK、FSK和PSK三种信号在相同码元区间和码元区间变化时的小波变换，提出了基于小波脊线特征的门限判别法来识别这三种信号，并对提出的方法进行仿真实验。仿真结果表明，该识别方法在信噪比理想的情况下能很好地识别出这三种信号．但在信噪比不理想时，识别PSK信号的效果欠佳。     

浅析无线电信号识别方法的研究

分类器的选择和特征参数提取两部分是无线电的信号识别的通用方法,本文主要以小波变换为例,对无线电信号的识别方法进行研究,在小波变换中主要通过ASK、FSK和PSK三种信号的变换,提出对以上三种信号识别的方法---小波脊线特征提取,并仿真实验进行证明,最后推出结论：在信噪比较好的条件下采用小波变换识别的方式能够很好的进行信号识别,但是对PSK信号在信噪比不好的情况下很难识别。     

模拟数字通信信号调制识别研究

在符号变化的时刻,数字调制信号存在幅度、频率等变化的奇异点,而模拟调制信号却不然。利用2次小波变换检测奇异点的有无,提出了1种逼近相消算法来区分数字调制方式和模拟调制方式。通过对通信系统中常用的PSK、FSK、QAM、ASK、FM、AM信号调制方式的仿真,验证了此识别算法的有效性。     

基于小波变换的数字通信信号码元速率估计算法

小波变换局部的显微特性对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。文中从小波变换的定义出发,分析了ASK、PSK、FSK信号的小波域特征,并结合传统的FFT理论,提出了一种码元速率的估计算法,最后进行了计算机仿真。     

基于小波变换的MFSK/MQAM信号类内识别法

提出了一种基于小波变换的FSK/MQAM信号类内调制方式识别的改进算法,该方法通过深入分析MFSK和MQAM信号在小波域的不同特征,充分利用小波变换模值的奇异性信息,通过对该信息的有效检测,实现MFSK信号类内识别,并将其推广应用到16QAM和64QAM的分类。对该方法的适应性进行了理论分析和计算机仿真,结果表明,新算法大大提高了MFSK/MQAM信号的识别正确率,并有效降低了识别的信噪比门限。     

利用小波脊线实现数字调制信号的自动识别

针对含基带脉冲成形滤波的数字调制信号的自动识别,研究了小波脊理论在其中的应用.理论分析表明,不同调制类型的数字信号经过连续小波变换后,会在时频平面上呈现出不同的脊线特征,利用这些特征能够有效识别信号调制类型.在小波脊原理的基础上,还进一步推导出选择Morlet小波参数的标准以及信号的规格要求.实际信号的测试证明了该方法的有效性和可行性.     

雷达信号有意调制的粗分类和细分类识别方法

针对雷达信号脉内有意调制中2类典型调制信号,即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号,提出了一种由粗到细的方法进行脉内识别。首先,对接收到的雷达信号利用其3 dB带宽明显不同的特点,进行类间粗分类,识别出PSK信号和FM信号;然后,针对PSK信号和FM信号类内特征的不同,提出了利用信号的小波脊频特征,来对雷达信号进行类内细分类识别的方法,使PSK信号被细分类为BPSK信号和QPSK信号、FM信号被细分类为LFM信号和NLFM信号,从而完成了典型雷达信号的有意调制的识别。仿真结果表明,在一定信噪比下,此识别方法真实有效。     

TV white spaces exploitation for multimedia signal distribution

The new spectrum regulation policies for dynamic spectrum access, especially those concerning the use of the white spaces in the Digital Terrestrial Television (DTT) bands, arise the need for fast and reliable signal identification and classification methods. In this paper we present a two-stage identification method for signals in the white spaces, using combined energy detection and feature detection. The band of interest is divided by means of the Discrete Wavelet Packet Transformation (DWPT) in sub-bands where the signal power is calculated. Modulation classifiers taking into account the statistical parameters of the signal in the wavelet domain are used as features for identifying the modulation schemes, in this case specifically for the DVB-T broadcast standard. Finally, a signal transmission architecture based on Motion JPEG XR has been implemented in order to explore and evaluate a practical application of indoor signal distribution over white-spaces.     

基于小波变换的图像重构算法研究

小波变换是当前图像处理、应用数学和工程学科中一个迅速发展的领域,它具有多分辨率分析的特性,同时又在变换域有表征信号局部特征的能力,能有效地从信号中提取信息。本课题以MATLAB作为平台,研究小波变换的mallet算法,对一维离散采样信号进行滤波和重采样,并扩展到多维信号中。根据算法结果,对图像进行小波分解,重构其近似信...     

基于小波分析的调制识别技术研究

通信信号的调制制式自动识别是信号智能化分析及处理中的关键问题。该项技术目前正广泛应用于军事、民用、商业和气象等众多领域。针对非稳定、大信噪比变化的通信信号,运用小波分析技术进行了有效的特征提取和分类,能够实现通信信号基本调制制式的自动识别,并且使识别正确率得到了明显提高。     

使用小波变换的MPSK信号调制类型识别

信号的数字调制类型识别在电子战、电子侦察和威胁告警等领域有广泛的应用前景.本文对小波变换应用于MPSK信号的调制类型识别进行了研究,并提出了一种基于小波变换的提取MPSK信号相位信息的方法.通过对相位信息进行统计处理,可以有效地识别MPSK信号的调制类型.计算机仿真结果表明本文所述方法的有效性和正确性.     

小波变换在舰船辐射噪声消噪处理中的应用

针对舰船辐射噪声信号的特点，根据小波消噪的原理设计了一种消噪的方案，利用MATLAB在计算机上用不同的小波基函数对实船信号进行了消噪处理试验，井对结果进行了简要的比较说明。试验结果表明，在选择了适当的小波基函数和阚值的情况下，采用小波变换的消噪方法对舰船辐射噪声信号进行消噪处理。可以取得良好的效果。     

基于小波分析的雷达信号调制方式识别

雷达信号的脉内调制特征是雷达信号细微特征的重要体现,因此要对雷达信号分选和识别,高可信度地判别雷达属性,必须对雷达信号脉内调制特征进行分析。小波变换特别适用于非平稳信号的分析,作为一种特征提取的工具己得到较广泛的应用。用小波变换的方法对常见的几种雷达信号进行了调制方式的识别。     

基于小波变换的数字调制信号识别方法的研究

该文介绍了一种基于小波分类特征的数字调制信号的识别方法,创新之处在于同时应用了连续小波变换和多层小波分解两种方法提取信号的特征,并且对于不同调制信号采用了不同的分类特征。算法实现时不需要进行码元周期估计以及同步时间估计,从而使分类器的设计变得简单,判决准则简化,提高了运算速度和识别率。