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干扰环境下调制类型特征提取与自动识别

干扰环境下调制类型特征提取与自动识别

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作者：陈启兴西南交通大学

学位级别：硕士

所谓调制类型自动识别(AMR)是根据接收信号样本提取出振幅、频率和相位的特征参数，然后借助信号处理技术和计算机快速处理能力，采用合理算法进行处理，从而实现对未知已调波调制类型的自动识别，为后继的解调、监控、抗干扰等处理奠... 详细信息

所谓调制类型自动识别(AMR)是根据接收信号样本提取出振幅、频率和相位的特征参数，然后借助信号处理技术和计算机快速处理能力，采用合理算法进行处理，从而实现对未知已调波调制类型的自动识别，为后继的解调、监控、抗干扰等处理奠定基础。调制类型的自动识别广泛应用于民用通信与军用通信，尤其是对于非合作性通信、通信对抗，比如：信号确认、信号监控、干扰辨识、电子对抗、软件无线电、电子救援、通信对抗、军事威胁分析等。本论文在分析现有研究的基础上，借鉴了已有的特征提取方法，对相关调制类型特征提取方法进行了优化，使用了一些有效的方法，如基于变换域特征提取方法、梯层电平分析方法、剔除载波后的归一化频域能量分析方法、信号平方后的频谱分析方法、信号四次方后的频谱分析方法等。通过对基于决策理论和基于人工神经网络两种识别算法进行分析，本论文选择了较适合的基于决策理论的识别算法。在载波频率是唯一先验知识的条件下，本论文分别对awgn信道和非awgn信道下的调制类型特征提取和自动识别算法进行了分析、综合、对比。针对AM、CW、SSB、FM、PSK、QPSK、MSK、FSK、16QAM、OOK十种调制类型，本文分别设计了awgn信道和非awgn信道下的调制类型特征提取和自动识别算法，并进行了计算机仿真，统计了正确识别率和自动识别的平均时间。仿真分析结果表明：在SNR=15dB条件下，在awgn环境下，该设计的正确识别率不低于98％，自动识别的平均大约时间为3.2秒;在Rican环境下，该设计的正确识别率不低于95％，自动识别的平均大约时间为3.26秒;在Rummler环境下，该设计的正确识别率不低于96％，自动识别的平均大约时间为3.28秒。此外，论文还设计了一种有效可靠的基于FFT的载波频率测量方法。

关键词：调制类型自动识别特征提取 awgn信道非awgn信道载波频率测量

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已调波功率谱分析研究

已调波功率谱分析研究

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作者：蔡方凯电子科技大学

学位级别：硕士

已调波功率谱分析研究是利用概率统计理论，根据随机过程的有限观测数据进行频谱分量的分析，给出被分析信号的能量随频率分布的情况，借助信号处理技术和计算机快速处理能力，采用合理算法进行处理，为后继的调制类型自动识别(AMR)、... 详细信息

已调波功率谱分析研究是利用概率统计理论，根据随机过程的有限观测数据进行频谱分量的分析，给出被分析信号的能量随频率分布的情况，借助信号处理技术和计算机快速处理能力，采用合理算法进行处理，为后继的调制类型自动识别(AMR)、解调等处理奠定基础。已调波功率谱分析广泛应用于民用通信与军用通信，比如：在无线电频谱管理与监控、通信对抗等领域，尤其对于非合作性通信：信号确认、干扰辨识、电子对抗、通信对抗、军事威胁分析等。利用平滑周期图是功率谱密度分析的一种经典方法，是一种低分辨率的谱估计方法。现代谱估计方法利用参数化的模型，是一种高分辨率的谱估计方法。论文在理论上对ARMA(自回归滑动平均)谱估计、最大熵谱估计、多重信号分类(MUSIC)、Pisarenko谐波分解法、扩展Prony方法等进行了探讨和分析。通过建立常用调制类型信号源模型，针对awgn信道和非awgn信道，建立了ARMA随机过程模型，并进行功率谱分析的计算机仿真。论文分别建立了awgn信道、非awgn信道模型和AM、OOK、SSB、FM、PSK、QPSK、FSK、MSK、GMSK九种信号源模型，分析、概括了awgn信道、非awgn信道模型的特性，分析了该九种信号源的时域特性和频域特性，并推导了时域表达式和功率谱密度表达式。在调制信号为随机信号，信噪比和载波频率可设置的情况下，设计了已调波功率谱分析的算法，建立了计算机仿真平台，并进行了计算机仿真，直观得到了该九种信号源分别在awgn信道和非awgn信道下的已调波功率谱图，同时统计了经典谱分析方法和现代谱分析方法的处理时间。仿真分析结果表明：对已调波的功率谱分析，利用参数模型便于算法实现，可获得高的频率分辨率和较短的分析时间。

关键词：已调波谱估计 awgn信道非awgn信道 ARMA模型

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