徐闻
- 作品数：8 被引量：14H指数：2
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- 一种基于循环谱的时频混叠信号参数估计方法被引量：2
- 2014年
- 基于时频混叠信号的循环平稳特性,计算其循环谱并用形态学滤波的思想提取含有载频与码元信息的截面的谱峰,而后进行搜索从而实现估计。解决了参数配对的问题,并且由形态学滤波在提取谱线时有效降低背景色噪声。同时探究了多径与多普勒频移信道下该算法对估计精度的影响。经仿真验证,该算法能实现BPSK与8QAM任意混合后的载频与码元速率估计,具有抗噪声性能好、精确度高等优点。
- 徐闻王斌
- 关键词：循环谱参数估计形态学
- 基于高阶累积量的核Logistic回归调制分类算法被引量：1
- 2013年
- 针对现有数字信号调制识别的问题,提出了一种基于核Logistic回归(KLR)的自动分类方法。该方法提取了信号的高阶累积量参数用作训练与测试数据,采取常用的决策树分类构架的思想,仿真并比较已有的基于支撑向量机(SVM)的调制分类方法,结果表明,在低信噪比为0 dB时,分类性能一般高于SVM;5 dB时,采用KLR的分类识别率均达到90%以上,有较为优越的分类性能。
- 徐闻王斌
- 关键词：调制识别高阶累积量决策树
- 基于小波与SSWIA的单通道混合信号个数估计算法
- 2013年
- 针对单通道混合信号个数估计这一问题，提出了一种基于小波与方正弦波差值算法（SSWIA）的单通道混合信号个数估计算法。该算法条理清晰，通过对接收的混合信号数据进行小波变换及小波降噪来提取其码元跳变点的时间序列，而后将时间序列用SS．WIA处理后得到含有信号码元信息的谱线。同时，文章验证了在大数据量情况下，采取合适的降噪阈值若损失了部分码元信息对算法的性能没有影响。最后，仿真验证了此文算法的有效性且性能较Teager能量算子高。
- 徐闻王斌
- 关键词：混合信号小波降噪
- 通信混合信号检测与调制分析研究
- 随着无线通信技术的发展，有限频带内的通信信号越来越密集，信号间同频干扰严重，对于这种混合信号，传统的处理方式已经无法满足信号检测和调制分析需求。因此，针对基于单通道接收的混合信号，本文研究了信号的盲检测及调制分析问题，主...
- 徐闻
- 关键词：调制识别小波循环平稳性高阶累积量
- 一种改进的基于特征值分解盲检测算法
- 2013年
- 针对通信信号中单通道时频混叠信号，提出了一种基于特征值分析的检测算法。该算法先由信号模型求得自相关矩阵并对其进行特征值分解，而后构建了检测量与检测门限，同时证明了构建检测量条件之一的估计维数选取与最后的检测率没有关系。仿真实验验证了该算法下混叠信号检测的优效性，并且同分形盒维数算法进行了性能比较与分析。理论分析与仿真实验说明该算法不依赖于信号的先验信息，并具有易实现，在低信噪比下检测性强等优势。
- 徐闻王斌
- 关键词：盲检测特征值分解
- 采用高阶累计量的时频混叠信号调制识别研究被引量：6
- 2013年
- 随着当今无线通信技术的发展,频谱资源的划分日益紧张,在同一信道里出现两个或两个以上时频混叠信号的现象越来越普遍。文章针对共信道时频混叠信号调制识别的问题,提出一种基于高阶累计量的算法。该算法分别对混叠信号中各个信号以其参数进行载波同步与定时同步后由高阶累积量计算混叠信号的累积量处理得到混叠信号的特征参数,而后由SVM(支撑向量机)分类器进行多分类识别。经仿真验证,该算法能够实现BPSK,QPSK,8PSK,8QAM,16QAM信号混合后的识别。在对比已有文献的基础上,严格证明了经过载波同步和定时同步后混叠信号处理等效为单信号的结论,简化了特征参数的选取,同时采用SVM优化了分类性能并简化了分类流程。
- 徐闻王斌
- 关键词：高阶累积量SVM
- 基于循环前缀相关性的OFDM调制识别算法被引量：1
- 2012年
- 针对多径衰落信道下正交频分复用(OFDM)与单载波信号之间调制识别难的问题,提出了一种OFDM与单载波信号调制分类的新方法。该方法首先通过对信号的自相关进行能量归一化并取绝对值,去除抖动、频偏和相位噪声的影响,然后对能量归一化自相关进行形态学滤波,减少由于信号观察长度有限和背景色噪声所产生的影响,提取经过处理后信号自相关的次峰值作为识别特征,最后设计基于支持向量机的分类器,实现了对OFDM与单载波信号之间的调制分类。实验仿真结果表明,该方法在多径衰落信道下具有稳健的识别性能。
- 邓思玉巴斌吴瑛徐闻
- 关键词：OFDM自相关多径衰落SVM
- 一种基于支持向量机的信号调制分类方法被引量：4
- 2013年
- 针对现有数字信号调制分类的问题,在人工分类的基础上,提出一种基于支持向量机(SVM)的自动分类方法。提取信号的高阶累计量特征参数用于训练与测试数据。比较已有的基于SVM的调制分类方法,采用应用混合核函数的SVM分类方法,并利用决策树二分类思想设计分类流程。经过仿真比较,验证了该混合核函数的SVM具有较好的分类性能。
- 徐闻王斌
- 关键词：调制分类高阶累积量特征参数支持向量机混合核函数
