【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了,对接收信号s(t)非线性变换;计算接收信号s(t)的广义一阶循环累积量和广义二阶循环累积量,通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器识别2FSK信号;计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量,通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器,检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数识别出BPSK信号和MSK信号;计算接收信号s(t)的广义四阶循环累积量,通过计算的特征参数和利用最小均方误差分类器,识别出QPSK信号、8PSK信号等信号。本专利技术解决了Alpha稳定分布噪声下的信号不具有二阶或二阶以上统计量的问题,有效地识别了数字调制信号,可用于识别Alpha稳定分布噪声下的数字调制信号的调制方式。【专利说明】
本专利技术属于通信
,尤其涉及。
技术介绍
数字信号调制识别在军事和民用领域均有着非常重要的应用。传统的数字调制识别是假设背景噪声服从高斯分布,但在实际的无线通信系统中往往存在一些非高斯分布的噪声,这些噪声具有显著尖峰脉冲状波形和较厚概率密度函数拖尾。研究者发现描述这类非高斯随机信号的一种更有效的噪声模型是Alpha稳定分布模型。因此,研究在Alpha稳定分布噪声背景下的数字信号调制识别方法具有重要的实际工程意义。近年来,已有学者对Alpha稳定分布噪声模型下的数字调制识别进行了一定的研究,但研究甚少。参见杨伟超,赵春晖,成宝芝.Alpha稳定分布噪声下的通信信号识别.应用科学学报,2010,28 (2):111-114.。这种方法以分形盒维数作为识别特征,在以Alpha稳定分布 ...
【技术保护点】
一种有效识别非高斯噪声下数字调制信号的方法,其特征在于,该识别方法包括:步骤一,对接收信号s(t)进行非线性变换;步骤二,计算接收信号s(t)的广义一阶循环累积量和广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器,识别出2FSK信号;步骤三,计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器,并通过检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数识别出BPSK信号和MSK信号;步骤四,计算接收信号s(t)的广义四阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器,识别出QPSK信号、8PSK信号、16QAM信号和64QAM信号。FDA0000376474450000011.jpg,FDA0000376474450000012.jpg,FDA0000376474450000013.jpg,FDA0000376474450000014.jpg,FDA0000376474450000015.jpg,FDA0000376474450000016.jpg,FDA0000376474450000017.jpg,FDA ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:李兵兵,马洪帅,刘明骞,杨吉,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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