论文题目: 数字通信信号的自动识别与参数估计研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 罗明
导师: 杨绍全
关键词: 通信对抗,调制分类,数字通信信号,参数估计,小波变换,支持矢量机,聚类分析,高阶累积量,循环累积量
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 无线通信系统广泛采用各种调制技术,且占用不同的频率和带宽。通信系统的快速发展必然面临有限频率资源的争夺与分配问题。通信信号的自动识别与参数估计技术可用于有关职能部门对无线电信号进行认证、实施频谱监管。在通信对抗中,自动识别与参数估计技术作为通信电子支援的重要组成部分,其提供的信息是电子进攻或电子防护的依据。通信信号的自动识别与参数估计技术还是软件无线电台发展的内在要求。研究通信信号的自动识别与参数估计技术具有重要的实用价值。本文在前人工作的基础上,结合具体工程实践,主要研究了数字通信信号调制样式的自动识别与参数估计技术。所做的工作主要包括:1、提出了利用小波变换结合谱分析技术估计数字通信信号码速率的方法;提出了采用总体概率分布估计与支持矢量机分类器相结合对多进制数字基带信号自动分类的方法。证明了小波变换系数模值构成的单极性基带序列的功率谱在其码速率整数倍处存在离散谱线,检测这些离散谱线可实现数字基带序列码速率的盲估计。这种方法实现简单且有较好的估计精度。指出了不同类型的数字基带信号对应不同的总体概率密度函数,使得分类信号成为可能。利用支持矢量机分类器在小样本学习的情况下易于构造训练样本且有较好的推广性能,符合信号侦测的应用要求。在多种噪声背景下,对多种数字基带信号均取得了较好的识别效果。2、提出了在对调制信号侦察的软件无线电结构框架下,针对MASK、MFSK、MPSK调制信号采用相应的数字信号处理算法提取信号的分类特征。对这些分类特征采用总体概率密度估计与支持矢量机分类器相结合的方法实现了调制信号的自动分类。对于MASK、MFSK信号,结合小波变换和谱分析,对分类特征的码速率估计值即为相应调制信号的码速率。针对带限MPSK信号特点,提出了构造延迟乘积信号估计码速率的方法。通过对实测信号的处理验证了这些方法的可行性。3、提出了利用提取的分类特征对数字调制信号自动分类的聚类分析方法。在大数据量的情况下,采用了基于目标函数的模糊聚类算法。这种方法的优点在于分类信号的同时可以估计数据的聚类中心,结合估计出来的码速率可实现侦察信号的盲解调。4、在高斯信道中,提出了将基带MPSK信号自动分类的高阶累积量方法推广到未解调MPSK信号的方法。利用MPSK的差分延迟信号,构造复基带信号,并证明了可以由此复基带信号估计出信号的码速率。根据估计出的码速率通过差分解调技术并且按码速率同步采样得到了与原MPSK信号同阶的复基带相位序列,构造利用高阶累积量的分类器实现了信号自动分类。这种方法是基于高阶累积量构造分类特征不
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关于论文使用授权的说明
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究的背景与动机
1.2 有关研究的现状
1.3 本文主要工作及论文安排
第二章 数字基带信号的自动分类与参数估计
2.1 引言
2.2 数字基带信号的频谱分析
2.3 利用小波变换与谱分析的码速率估计原理
2.4 数字基带信号的滤波
2.5 利用概率估计与支持矢量机的自动分类原理
2.6 本章小结
附录2A：中值滤波输出统计特性分析
第三章 常见数字通信信号的自动分类与参数估计
3.1 引言
3.2 截获信号的解析表示及应用
3.3 MASK 信号的自动分类与参数估计
3.4 MFSK 信号的自动分类与参数估计
3.5 基于差分变换的MPSK 信号自动分类
3.6 基于聚类分析的数字通信信号自动分类与参数估计
3.7 本章小结
附录3A：高阶相关实现复指数信号似然比检测分析
第四章 利用高阶累积量的带限ＭＰＳＫ信号自动分类
4.1 引言
4.2 随机过程的高阶累积量
4.3 复基带MPSK 信号的分类算法与性能分析
4.4 带限MPSK 信号的码速率估计与自动分类
4.5 本章小结
第五章 基于循环平稳分析的自动分类与参数估计
5.1 引言
5.2 数字通信信号的循环平稳分析简介
5.3 基于循环平稳分析的MPSK 信号自动分类算法
5.4 基于循环平稳分析的MPSK 信号解调算法
5.5 基于循环平稳分析的MASK、MFSK 信号载波估计
5.6 基于循环平稳分析的QAM 信号参数估计算法
5.7 基于循环平稳分析的OFDM 信号参数估计与分类算法
5.8 本章小结
附录5A：常见数字通信信号的正交解调分析
第六章 数字通信信号子类分类算法与实际应用
6.1 引言
6.2 基于判决树的通信信号分类
6.3 通信信号分类的专家系统
6.4 调制自动分类与参数估计在短波信号侦察中的应用
6.5 调制自动分类与参数估计在无线局域网侦察中的应用
6.6 本章小结
附录6A：实测短波信号的自动识别与参数估计
第七章 总结与展望
7.1 本文总结
7.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
作者在攻读博士学位期间（合作）撰写的学术论文
作者在攻读博士学位期间参加的科研活动
发布时间: 2006-12-29
参考文献
- [1].数字通信信号的参数估计与干扰技术研究[D]. 郑文秀.西安电子科技大学2008
- [2].数字通信信号调制识别若干新问题研究[D]. 贺涛.电子科技大学2008
- [3].基于先进信号处理方法的通信信号调制识别技术研究[D]. 靳晓艳.西安电子科技大学2014
- [4].基于无线通信信号的目标识别关键技术研究[D]. 钟怡.北京邮电大学2017
- [5].通信信号调制方式识别与参数估计研究[D]. 安金坤.西安电子科技大学2011
- [6].基于极致学习机的通信信号辐射源个体识别技术研究[D]. 黄玉春.华中科技大学2007
- [7].无线通信信号调制识别关键技术与理论研究[D]. 杨发权.西安电子科技大学2015
- [8].混沌时间序列预测及其混沌理论在通信信号调制识别中的应用[D]. 郭双冰.电子科技大学2003
- [9].数字通信信号自动调制识别技术研究[D]. 徐毅琼.解放军信息工程大学2011
- [10].通信信号盲分离方法研究[D]. 王翔.国防科学技术大学2013
相关论文
- [1].非协作数字通信系统盲解调关键技术研究[D]. 许小东.中国科学技术大学2007
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