復(fù)雜噪聲背景下調(diào)制信號(hào)檢測(cè)與識(shí)別研究.pdf

1、短波通信作為一種現(xiàn)代通信技術(shù)，雖然經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展歷程，仍然以其機(jī)動(dòng)靈活、設(shè)備簡(jiǎn)單、通信距離遠(yuǎn)等優(yōu)勢(shì)，保持旺盛生命力。但由于短波通信存在大量惡劣的噪聲、信號(hào)種類多等特點(diǎn)，嚴(yán)重影響了接受人員的工作。本文研究的短波通信中信號(hào)檢測(cè)與識(shí)別算法就是針對(duì)短波通信的以上特點(diǎn)，檢測(cè)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的有無以及識(shí)別信號(hào)的調(diào)制類型，來改善接受人員的工作環(huán)境，提高他們的工作效率。 在數(shù)字調(diào)制信號(hào)的檢測(cè)中，首先給出了基于短時(shí)能量標(biāo)準(zhǔn)偏差的特征提取算法，該算

2、法是從信號(hào)的時(shí)域進(jìn)行分析提取特征的；其次研究了基于傅立葉系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差和基于AWGN因子參數(shù)的檢測(cè)算法；最后并將這些算法進(jìn)行了整合。整合后的算法與傳統(tǒng)算法相比，性能有了明顯提高。而且在低信噪比復(fù)雜噪聲背景下，錯(cuò)檢、漏檢的情況得到了很好的解決。 在數(shù)字調(diào)制信號(hào)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，繼續(xù)研究了調(diào)制信號(hào)的識(shí)別算法。由于通過信號(hào)的檢測(cè)過程已經(jīng)取得了很好的去噪效果，所以在識(shí)別階段專門針對(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)之間的特征差異，給出了基于二次傅立葉變換和除分的兩

3、種算法，并根據(jù)具體信號(hào)的需要，將兩個(gè)算法進(jìn)行了很好的結(jié)合。該識(shí)別算法簡(jiǎn)單有效，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)Link11、39路、八頻量化、相位十二路等調(diào)制信號(hào)分類，通過試驗(yàn)證明，在調(diào)制信號(hào)類型復(fù)雜的情況下，得到了比較好的識(shí)別分類效果。 本文最后介紹了系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。針對(duì)不同的調(diào)制信號(hào)處理要求，在設(shè)計(jì)調(diào)制信號(hào)處理系統(tǒng)時(shí)，整體分為文件處理模塊和實(shí)時(shí)處理模塊，并對(duì)處理后的調(diào)制信號(hào)進(jìn)行了分類保存。噪聲和調(diào)制信號(hào)分別保存在噪聲文件和信號(hào)文件中，同時(shí)對(duì)原信號(hào)