數(shù)字通信信號調(diào)制識別算法研究.pdf
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數(shù)字通信信號調(diào)制識別算法研究,/空間傳播的通信信號采用了不同的調(diào)制方式。在許多應(yīng)用中,需要監(jiān)視通信信號的活動情況,區(qū)分信號的性質(zhì),甚至截獲其傳輸?shù)男畔?nèi)容。例如,政府有關(guān)職能部門要監(jiān)視民用通信信號,以實現(xiàn)干擾識別和電磁頻譜管理。特別是在軍事應(yīng)用中,通信情報系統(tǒng)作為通信電子戰(zhàn)(或信息戰(zhàn))的電子支援措施之一,用來監(jiān)視戰(zhàn)場的電磁頻譜活動,進行威脅識別,幫...
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/空間傳播的通信信號采用了不同的調(diào)制方式。在許多應(yīng)用中,需要監(jiān)視通信信號
的活動情況,區(qū)分信號的性質(zhì),甚至截獲其傳輸?shù)男畔?nèi)容。例如,政府有關(guān)職能部
門要監(jiān)視民用通信信號,以實現(xiàn)干擾識別和電磁頻譜管理。特別是在軍事應(yīng)用中,通
信情報系統(tǒng)作為通信電子戰(zhàn)(或信息戰(zhàn))的電子支援措施之一,用來監(jiān)視戰(zhàn)場的電磁
頻譜活動,進行威脅識別,幫助選擇電子干擾策略,直至截獲敵方的有用軍事情報。
調(diào)制方式是區(qū)分不同性質(zhì)通信信號的一個重要特征,而要截獲通信信號的信息內(nèi)
容,必須知道信號的調(diào)制方式和調(diào)制參數(shù)。給定一段接收的通信信號,調(diào)制識別的目
的就是在未知調(diào)制信息內(nèi)容的前提下,判斷出通信信號的調(diào)制方式,并估計出相應(yīng)的
、
調(diào)制參數(shù)。一
本文在前人工作的基礎(chǔ)上,通過對信號累量域不變量特征的分析,深入研究了
MPSK、MASK和MQAM數(shù)字通信信號的調(diào)制識別問題,主要工作可概括如下:
1.擬通信信號截獲的工程實用角度出發(fā),提出了“大信噪比”條件下的次優(yōu)似
然比分類算法。新方法結(jié)合了平均似然比分類性能好和標準的廣義似然比分類計算量
小的優(yōu)點。同時解決了信號碼元集合存在包含關(guān)系時,標準的廣義似然比分類算法的
失效問題。通過理論分析“大信噪比”近似成立的條件,把調(diào)制分類性能與信號解調(diào)
的誤碼率聯(lián)系在一起。據(jù)我們所女們本文是第一次定量地分析調(diào)制識別所需的信號環(huán)
境與正常解調(diào)所需的信號環(huán)境之間的關(guān)系。對新分類方法的漸進性能分析和計算機仿
真表明,在滿足“大信噪比”條件下,當觀測數(shù)據(jù)足夠長時,正確分類概率趨于100%。
的活動情況,區(qū)分信號的性質(zhì),甚至截獲其傳輸?shù)男畔?nèi)容。例如,政府有關(guān)職能部
門要監(jiān)視民用通信信號,以實現(xiàn)干擾識別和電磁頻譜管理。特別是在軍事應(yīng)用中,通
信情報系統(tǒng)作為通信電子戰(zhàn)(或信息戰(zhàn))的電子支援措施之一,用來監(jiān)視戰(zhàn)場的電磁
頻譜活動,進行威脅識別,幫助選擇電子干擾策略,直至截獲敵方的有用軍事情報。
調(diào)制方式是區(qū)分不同性質(zhì)通信信號的一個重要特征,而要截獲通信信號的信息內(nèi)
容,必須知道信號的調(diào)制方式和調(diào)制參數(shù)。給定一段接收的通信信號,調(diào)制識別的目
的就是在未知調(diào)制信息內(nèi)容的前提下,判斷出通信信號的調(diào)制方式,并估計出相應(yīng)的
、
調(diào)制參數(shù)。一
本文在前人工作的基礎(chǔ)上,通過對信號累量域不變量特征的分析,深入研究了
MPSK、MASK和MQAM數(shù)字通信信號的調(diào)制識別問題,主要工作可概括如下:
1.擬通信信號截獲的工程實用角度出發(fā),提出了“大信噪比”條件下的次優(yōu)似
然比分類算法。新方法結(jié)合了平均似然比分類性能好和標準的廣義似然比分類計算量
小的優(yōu)點。同時解決了信號碼元集合存在包含關(guān)系時,標準的廣義似然比分類算法的
失效問題。通過理論分析“大信噪比”近似成立的條件,把調(diào)制分類性能與信號解調(diào)
的誤碼率聯(lián)系在一起。據(jù)我們所女們本文是第一次定量地分析調(diào)制識別所需的信號環(huán)
境與正常解調(diào)所需的信號環(huán)境之間的關(guān)系。對新分類方法的漸進性能分析和計算機仿
真表明,在滿足“大信噪比”條件下,當觀測數(shù)據(jù)足夠長時,正確分類概率趨于100%。