復(fù)雜噪聲背景下調(diào)制信號檢測與識別研究.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)動靈活、設(shè)備簡單、通信距離遠(yuǎn)等優(yōu)勢，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檢測與識別算法就是針對短波通信的以上特點(diǎn)，檢測數(shù)字調(diào)制信號的有無以及識別信號的調(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)制信號的檢測中，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，錯檢、漏檢的情況得到了很好的解決。 在數(shù)字調(diào)制信號檢測的基礎(chǔ)上，繼續(xù)研究了調(diào)制信號的識別算法。由于通過信號的檢測過程已經(jīng)取得了很好的去噪效果，所以在識別階段專門針對數(shù)字調(diào)制信號之間的特征差異，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)具體信號的需要，將兩個算法進(jìn)行了很好的結(jié)合。該識別算法簡單有效，能夠?qū)崿F(xiàn)對Link11、39路、八頻量化、相位十二路等調(diào)制信號分類，通過試驗(yàn)證明，在調(diào)制信號類型復(fù)雜的情況下，得到了比較好的識別分類效果。 本文最后介紹了系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。針對不同的調(diào)制信號處理要求，在設(shè)計(jì)調(diào)制信號處理系統(tǒng)時(shí)，整體分為文件處理模塊和實(shí)時(shí)處理模塊，并對處理后的調(diào)制信號進(jìn)行了分類保存。噪聲和調(diào)制信號分別保存在噪聲文件和信號文件中，同時(shí)對原信號