文档介绍：作者简介安金坤,年生,山东临清人。年毕业于长安大学,电子信息工程专业,获学士学位。年毕业于西安电子科技大学,通信与信息系统专业,获硕士学位。禄竦西安电子科技大学军事学博士学位。导师:于全院士,易克初教授。主要研究方向:通信信号调制方式识别与参数估计,通信对抗,卫星导航,通信信号处理等。代表性成果:在国内国际刊物、会议发表论文十余篇,其中检索!I请发明专利睢縐’,甋.,,瓾瓵.’.甦痑,.
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西安电子科技大学学位论文独创性声明关于论文使用授权的说明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期:本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印、或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。C艿穆畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑导师签名:
摘要通信信号的调制方式识别与参数估计是指对截获的未知通信信号的调制类型作出判断,对其通信参数的数值作出估计,属于模式识别与参数估计的研究范畴,在通信侦察、频谱监测等军用民用领域具有巨大的应用价值和广阔的实用前景。本文采用固有时间尺度分解算法和多重分形谱理论两大分析工具,从信号中频波形的角度研究通信信号调制方式识别与参数估计的问题,基于固有时间尺度分解算法时频分辨率高、计算复杂度低的优势以及多重分形谱特征对噪声不敏感的特性,取得了如下研究成果:岢鲆恢只谑庇蛲臣铺卣骱椭С窒蛄炕牡髦品绞绞侗鹚惴āJ紫扔晒有时间尺度分解算法提取瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率等信息,并利用这些信息的统计量构造一个维的初始特征向量。然后,用分析降维高维的初始特征向量。最后,将降维的特征向量送入一个多分类支持向量机完成对嗟ピ波数字调制信号氖侗稹9逃时间尺度分解算法提取的时频域信息直接借助于波形分析获得,不仅具有很低的计算复杂度,而且借助于分析的降维效果能够获得好的区分能力。仿真结果显示,该算法能够以很低的计算复杂度得到高的识别正确率。岢鲆恢只诹礁龆嘀胤中纹滋卣鞑⒔岷暇霾呤鞣掷嗥鞯亩嘣夭∣号和单载波信号识别算法。首先直接从中频波形信号上提取多重分形谱最大值对应的奇异性指数作为第一个特征用于区分信号集合托号集合。其次,从中频波形信号的解析信号平方处理后经两次傅里叶变换的幅度信号上提取多重分形谱斜率分别是±牧酱Χ嘀胤形谱的谱间隔作为第二个特征用于区分信号集合和信号集合。最后,用一个决策树分类器实现所有信号的识别,各个特征的识别门限通过经验仿真来确定。数值实验表明该算法对信号子载波数和循环前缀长度、单载波基带成形系数以及信噪比具有鲁棒性,能够在很宽的信噪比范围内具有较高的识别正确率。诠逃惺奔涑叨确纸馑惴ǚ直鹛岢鲆恢种崩┬藕旁夭ㄆ德省⒙肫俾使计算法和一种基于波形的直扩信号码估计算法。前一种算法以某频点处的瞬时幅度为分析参数,通过频域粗搜索和细搜索估计码片速率和载波频率。首先累加多个码周期分析信号和伴随信号的瞬时幅度。然后,两类瞬时幅度做差值运算以抑制噪声。最后,对差值信号的频谱做线谱分析估计载波频率和码片速率。相对于传统算法该算法具有实现简单,计算速度快的优点。后一种算法利用固有时间尺度分解算法时频分辨率高和适于实时处理的优势,直接分解直扩信号波形,
固有时间尺度分解借助于相干累加思想提高信噪比,通过对载频处瞬时幅度累加值与第一上过零点频率处瞬时幅度累加值的差分信号波动特性的分析,找到一个码周期内相邻码片极性变化的位置,从而揭示码,而不必猜测其代数结构。该算法与已有码估计算法相比具有诸多优势,仿真实验验证了它的可行性。岢鲆恢只诠逃惺奔涑叨确纸馑惴ǖ奶敌藕盘俟兰扑惴ā2捎霉逃时间尺度分解算法迭代地分解跳频信号并由各层固有旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值构造一个分析序列,对该序列的频谱做线谱分析估计跳速。复杂度分析和数值实验表明该方法相对于经验模态分解算法具有更低