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广东通信技术 2017年第6期37卷 60-63页

作者：梁爽李智李健四川大学电子信息学院

传统双稳态随机共振系统有着与生俱来的输出饱和性,这种特性不仅降低了系统对信号的增强能力,还限制了系统对检测信号识别的能力。针对这种不足,提出了一种改进势函数的双稳态随机共振系统,改进的势函数采用分段的形式,与原双稳态随机... 详细信息

传统双稳态随机共振系统有着与生俱来的输出饱和性,这种特性不仅降低了系统对信号的增强能力,还限制了系统对检测信号识别的能力。针对这种不足,提出了一种改进势函数的双稳态随机共振系统,改进的势函数采用分段的形式,与原双稳态随机共振系统有着相同的势垒高度,势肼宽度和深度。仿真实验表明,改进后的双稳态系统有着比传统双稳态系统更高的信号增强能力和对检测信号更好的识别能力。

关键词：双稳态随机共振系统势函数饱和性信号检测

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基于自适应尺度变换-双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法

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系统工程与电子技术 2022年第7期44卷 2084-2095页

作者：刘斌范翔宇张自伟张烨国防大学联合作战学院北京100091 空军哈尔滨飞行学院黑龙江哈尔滨150088

为提升在强噪声背景下对二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)信号的检测性能,针对主流方法在抑制噪声过程中信号受到一定程度的削弱、信号处理系统引入新噪声导致检测性能下降的问题,提出了基于自适应尺度变换双稳态随机共... 详细信息

为提升在强噪声背景下对二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)信号的检测性能,针对主流方法在抑制噪声过程中信号受到一定程度的削弱、信号处理系统引入新噪声导致检测性能下降的问题,提出了基于自适应尺度变换双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法。对于经典的双稳态随机共振系统只能处理小幅度、低频段的周期信号的情况,首先将双稳态随机共振系统进行尺度变换,证明在高采样率条件下,双稳态随机共振系统可应用于高频的BPSK信号,并基于Neyman-Pearson准则设计了非线性阈值检测系统,推导且定量表示出检测器的误码率,以此作为反馈量,自适应地调节系统参数,构建了信号检测的完备流程。通过仿真实验验证了尺度变换的可行性以及所提算法的适用性,为低信噪比条件下的弱BPSK信号检测提供了理论依据。

关键词：强噪声无先验信息二进制相移键控信号双稳态随机共振系统尺度变换 Neyman-Pearson准则

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基于随机共振与深度学习的微弱通信信号调制识别技术研究

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作者：沈志翀战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

在通信信号的获取中,如何克服噪声对信号产生的不良效果,一直是通信领域的重要研究内容。因日渐多样的通信方式及不断趋于饱和的频谱利用率,如何识别出强干扰、强背景噪声中的微弱信号一直是当前研究的热点问题。多数研究人员认为,通过... 详细信息

在通信信号的获取中,如何克服噪声对信号产生的不良效果,一直是通信领域的重要研究内容。因日渐多样的通信方式及不断趋于饱和的频谱利用率,如何识别出强干扰、强背景噪声中的微弱信号一直是当前研究的热点问题。多数研究人员认为,通过设计降噪算法提取信号特征,能够有利于对信号的检测与识别,由此形成的各种信号检测手段在通信领域得到了广泛的应用。然而随着噪声的消除,信号的特征同样也会因检测算法在不同程度上遭到损害。随机共振方法作为一种特殊的信号增强手段,能够在一定程度上实现噪声能量与信号能量的互相转化,实现对信号能量的增强。本课题在随机共振理论研究的基础上,将其应用到通信信号处理领域,意在实现扩大该理论在微弱信号增强和检测识别的应用范围,主要工作和研究成果包括:1.针对双稳态随机共振主要应用于二进制信号,在多进制信号上应用较少。探讨了随机共振对于多进制相位调制信号的增强效果,推导出了经过共振后的MPSK信号功率表达式并给出了当信号强度确定时不同信噪增强范围。从双稳态随机共振理论着手,得到MPSK信号经过随机共振增强后的功率密度表达式与功率表达式,证明了MPSK信号的功率谱密度、功率表达式与相位无关;定义了信噪比增益,计算得到信噪比增益与原始信号功率及噪声方差间的关系与信号取得正向增益时噪声方差范围。2.针对矩形M×M星座图MQAM信号平均功率计算方法仅当M=2,k∈N时成立,不适用于其它M取值的问题,提出一种对任意M=2,k∈均成立的MQAM信号平均功率及对应的最大振幅计算方法。针对双稳态随机共振在MQAM信号应用较少的情况,推导得到MQAM信号经过随机共振增强后的功率表达式,并得到信噪比增益与原始信号平均功率及噪声方差间的关系及取得正向增益时的信噪比区间,最后提出了一种双稳态系统参数调整方法,使一定信噪比范围内的信号可以获得指定增益。3.针对数字调制信号在信噪比较低时不易提取特征的问题,以及通过随机共振对信号实施增强将导致信号结构破坏从而减弱传统数字特征性能的问题,提出一种双稳态随机共振与ResNet结合的调制识别方法。将原始MPSK、MQAM、MASK、MFSK信号输入双稳态随机共振系统生成随机共振信号,而后将随机共振信号样本与原始信号样本分别制成实验样本集与对照样本集,利用ResNet对上述样本集分别进行分类识别并进行对比。仿真实验结果表明,相比直接利用ResNet进行识别,随机共振能够将调制识别分类成功率在各个信噪比下平均上升4.07%。实验同时表明该算法在高信噪比样本减少的情况下,对经过随机共振信号识别率的影响要少于未经共振的信号。

关键词：微弱信号处理深度学习双稳态随机共振系统功率信噪比增益调制识别

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