基于VHDL-AMS的模拟和混合系统的行为建模与仿真

介绍了一种完全集成的混合信号设计语言VHDL-AMS，探讨了该语言的理论基础，阐述了VHDL-AMS在模拟和数字混合信号领域应用中的必要性及其开发环境等，最后给出了一个RLC滤波器的实例。     

一种奇异混合阵的盲信号提取算法

在盲信号提取技术中,当混合矩阵是奇异方阵时,根据混合矩阵秩的性质,该文提出了一种盲信号可提取性判据来判断可提取的信号。通过引入信号变化度的概念,给出了一种在该情况下的可提取信号的提取算法。该算法可以将特定的信号提取出来,且计算简单,无需优化处理,可以解决奇异混合阵情况下的特定信号的提取。试验结果表明了该算法的有效性。     

基于混合神经网络的无线电信号自动调制识别

随着无线电信号数据海量增加，复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题，本文针对未知无线电信号的特征提取任务，设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取，再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合，提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集，验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时，混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此，本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。     

基于狄里克莱过程混合高斯模型的信号分选

提出了一种基于狄里克莱(Dirichlet)过程混合高斯模型的雷达辐射源信号分选方法。通过将Dirichlet过程与高斯模型相结合,得到的Dirichlet过程混合高斯模型可以自动学习混合高斯分量的数目。将该模型应用于雷达辐射源信号分选,可以自动确定电磁环境中雷达辐射源的数目。仿真实验结果证实了该方法在雷达辐射源信号分选中的有效性。     

一种低复杂度的单通道同频混合高阶MPSK信号的分离方法

单通道同频混合信号的分离是一个具有挑战性的问题,尤其是对于高阶MPSK调制信号。利用数字通信信号的循环平稳性和低秩半定松弛的原理,提出一种单通道同频混合的高阶MPSK信号的分离方法。首先,将单通道同频混合信号分离问题转化为秩为1的半定规划问题,并通过交替变量法对其进行求解;然后,引入判决反馈均衡,提出一种判决反馈均衡和低秩半定松弛优化相融合的同频混合信号的分离方法。方法的复杂度与等效信道长度呈多项式关系,且与信号的调制阶数线性相关。仿真结果表明,在中高信噪比条件下,所提方法能够有效分离同频的高阶MPSK混合信号。     

稳健的欠定混合矩阵盲辨识

主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频表示并检测出时频单源点,然后检测出时频单源点中影响混合矩阵估计性能的时频点并将其去除,最后采用聚类的方法实现混合矩阵的估计。语音信号的仿真实验表明,与已有算法相比较,本文提出的混合矩阵估计算法有更高估计精度和更强的鲁棒性。     

分布式天线接收的混合通信信号盲分离

在非协作的通信环境中,由分布式接收天线构成的“虚拟天线阵列”信号模型与常规的盲源分离的典型模型有明显差异,导致现有的一些盲源分离的方法和算法难以适用于分布式天线接收的混合通信信号的分离。利用各源信号之间的统计独立性和通信信号的循环平稳性,提出了一种适合于分布式天线接收的混合通信信号盲分离的思想和实现方法。仿真实验表明,提出的方法能有效地分离出源信号。     

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题，提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下，首先按强信号进行同步，接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线，最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰，降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下，实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明，经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。     

基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

信号混合的新方法及其在保密编码中的应用

本文利用桥函数变换,提出了信号混合的一系列新方法。这些方法是[1]、[2]中的信号混合方法的推广。利用这些方法及置换,可以构造一种分组密码体制,这种体制结构较简单,容易实现,而且保密性能较强。     

多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能研究

分析了多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能。主要分析了时延绝对值小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位和载波相位跟踪误差的影响,给出了接收机伪码跟踪环和载波相位跟踪环的结构框图,并建立了两个跟踪环的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环和载波相位跟踪环相位跟踪的性能。在数学模型分析的基础上对存在单路多径信号时伪码相位跟踪和载波相位跟踪性能进行了计算机仿真。     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

强线性调频干扰下雷达目标的识别方法

分析了由强弱两信号组成的混合信号的瞬时频率的特点 ,基于Morlet小波的性质 ,提出了一种强线性调频 (LFM )干扰下的雷达目标识别方法。通过LFM干扰信号的调频指数 ,进行相位补偿 ,抑制LFM信号 ,然后对隔离LFM信号后的信号进行时频分析 ,实现目标识别。模拟结果表明 ,此方法是可行的。     

突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析

在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。     

盲源分离的发展及研究现状

盲源分离是近十几年来才发展起来、用于从多个信号混合后的观测信号中分离出源信号的一门新技术 ,已在许多领域获得了广泛的应用。综述了盲源分离的发展及研究现状 ,提出了其未来的发展方向 ,并阐明了将其用于电子对抗的重要性     

欠定条件下的空间同频信号盲分离

当分离多个频域的混叠信号,尤其是遇到观测信号少于源信号时,传统的时频域信号处理方法出现困难。文章介绍了一种可以实现同频信号成功分离的方法——基于两阶段法的欠定盲信号分离法。该方法不需要源信号以及混合信道等先验知识,仅根据观测信号就能分离出混叠在一起的多个同频信号。仿真结果表明,该方法分离效果良好,实现了对空间同频信号的准确分离。     

基于宽带模糊函数的DS/FH信号性能分析

引入直扩/跳频(DS/FH)混合扩频技术可以增强航天测控系统的电子对抗能力。推导了DS/FH混合扩频信号的宽带模糊函数表达式。通过分析得知,随着载波频率的增加,信号时长的变化对模糊值的影响减弱,宽带和窄带模糊函数间的差异减小,但在接收信号的处理中仍需考虑对信号时长变化的匹配。数值仿真分析了DS/FH信号波形在不同增益分配下的分辨率、精度、旁瓣抑制及抗干扰等性能。结果表明在一定的增益分配下,该波形具有接近理想的图钉型模糊图,适当增加跳频增益可以获得更好的分辨率和抗干扰性能。     

用于低截获概率雷达的混合波形研究

设计了一种用三相编码与线性步进调频相结合的混合雷达波形。该方法从根本上解决了相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统方法相比有较大的多普勒容限带宽 ,同时 ,混合波形设计的灵活性还可降低信号的截获概率     

一种新型中断连续波雷达波形设计研究

分析了伪码调相连续波雷达存在电磁泄露的不足,提出了一种基于单频伪码调相信号混合的中断连续波雷达波形设计方式.这种设计方法是应用单频信号对多普勒调制不敏感的特性,预先粗测目标信号的多普勒频率,构造多普勒补偿信号,然后将信号送入到匹配滤波进行脉压处理.处理后相位编码信号不再是多普勒敏感信号,主旁瓣也不受多普勒频率的影响.仿真结果验证了该方法的正确性.     

基于积分抽取的时/频差参数估计方法

利用互模糊函数对大数据量信号进行时/频差参数估计的运算量大,现有处理算法难以满足系统实时性要求。针对该问题,提出了基于积分抽取的时/频差参数估计方法。该方法根据对积分抽取滤波器的性能分析,选择最优的抽取倍数,对粗估计和精细估计中的混合积信号进行降采样,在信息基本不缺失的前提下,大幅降低了FFT和CZT细化处理的运算量。利用该方法,可以将时/频域混合积信号抽取到5个样本点,再通过CZT运算就可以实现对时/频差参数的高精度估计。仿真结果表明所提方法的有效性。