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公开(公告)号：CN112565126A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011345542.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接收机多维特征模数混合信号的调制识别方法。本发明利用该接收机输出的基带数据和频偏跟踪数据以及信号星座图，提取多维特征进行信号识别。其中待识别密集调制样式集合包括{AM，FM，BPSK，QPSK，2FSK}。通过设计模数混合信号全数字接收机实现混合信号的盲解调，直接对信号解调数据进行多维特征提取，可以在密集信号非理想解调情况下得到更为稳定的特征参数，且难度低易于实现。本发明通过提取出的星座点分布象限特征作为分类依据实现了调制方式识别。本发明具有复杂度低、识别率高、鲁棒性强等优点。且计算简单，复杂度低，整体性能有了较大的提升。
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公开(公告)号：CN112859116B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011585515.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明公开了一种基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法。本发明步骤：1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E；并对跟踪解调得到的基带数据进行分析。本发明具有识别检测性能好、适应低噪环境等优点，且识别率高、抗噪性能好、代价低，整体性能提升大。
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公开(公告)号：CN111343116B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010114399.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种密集信号环境下基于星座轨迹图的调制识别方法。本发明步骤：步骤1、将接收到的采样信号经过下变频低通滤波后输入高阶幅相信号盲数字接收机进行解调，得到解调信号星座图；步骤2、对各信号星座点幅值进行归一化，从归一化后的星座点幅值|xk(n)|提取得到幅值分布曲线Dk(n)和幅值曲率分布曲线Ck(n)；步骤3、从步骤2的数据中提取相关特征参数P和V1,k,k＝1,...,5，并设置对应的参数门限；步骤4、根据各信号特征参数P和V1,k,k＝1,...,5的不同对信号进行区分。本发明复杂度低、易于实现且在低信噪比下具有更好的识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112565126B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011345542.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接收机多维特征模数混合信号的调制识别方法。本发明利用该接收机输出的基带数据和频偏跟踪数据以及信号星座图，提取多维特征进行信号识别。其中待识别密集调制样式集合包括{AM，FM，BPSK，QPSK，2FSK}。通过设计模数混合信号全数字接收机实现混合信号的盲解调，直接对信号解调数据进行多维特征提取，可以在密集信号非理想解调情况下得到更为稳定的特征参数，且难度低易于实现。本发明通过提取出的星座点分布象限特征作为分类依据实现了调制方式识别。本发明具有复杂度低、识别率高、鲁棒性强等优点。且计算简单，复杂度低，整体性能有了较大的提升。
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公开(公告)号：CN111343116A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010114399.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种密集信号环境下基于星座轨迹图的调制识别方法。本发明步骤：步骤1、将接收到的采样信号经过下变频低通滤波后输入高阶幅相信号盲数字接收机进行解调，得到解调信号星座图；步骤2、对各信号星座点幅值进行归一化，从归一化后的星座点幅值|xk(n)|提取得到幅值分布曲线Dk(n)和幅值曲率分布曲线Ck(n)；步骤3、从步骤2的数据中提取相关特征参数P和V1,k,k＝1,...,5，并设置对应的参数门限；步骤4、根据各信号特征参数P和V1,k,k＝1,...,5的不同对信号进行区分。本发明复杂度低、易于实现且在低信噪比下具有更好的识别性能。
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公开(公告)号：CN111245756B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010103055.0
申请日：2020-02-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法。本发明步骤：1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK‑FM、MT‑FM和2ASK‑FM信号；3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK‑FM和QPSK‑FM信号；4、通过级联SVM分类器实现对上述信号的分类。本发明的识别算法具有识别率高，低信噪比下性能出色的优势。本发明能够对复合调制FM信号(ASK‑FM、MTONE_FM、BPSK‑FM和QPSK‑FM)的调制方式进行准确地判断，识别正确率要比传统的基于部分特征提取和决策树分类的调制识别方法好。
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公开(公告)号：CN112859116A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011585515.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明公开了一种基于主特征盲源分离的单天线GNSS欺骗式干扰检测方法。本发明步骤：1：将接收到的混合信号IQ两路分别建立观测矩阵，对观测矩阵求解协方差矩阵，再对协方差矩阵进行特征值分解，并对特征值进行重构；2：对重构后的特征值进行计算得到特征值占比重，并设置门限完成欺骗干扰情况的初步筛选；3：对初步筛选后的其余情况下的混合信号进行提取主特征的Fast_ICA盲源分离算法，得到估计数据信息和扩频码信息；4：对估计数据信息进行解调，并统计锁相环跟踪段频率跟踪曲线方差值P和跟踪频率值均值E；并对跟踪解调得到的基带数据进行分析。本发明具有识别检测性能好、适应低噪环境等优点，且识别率高、抗噪性能好、代价低，整体性能提升大。
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公开(公告)号：CN111245756A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010103055.0
申请日：2020-02-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联SVM和全数字接收机的复合信号调制识别方法。本发明步骤：1、将接收到的采样信号输入全数字接收机得到鉴相误差；2、获取鉴相误差的频谱图形用于区分MPSK-FM、MT-FM和2ASK-FM信号；3、对被判别成MPSK信号的数据进行平方谱图形获取，用于区分BPSK-FM和QPSK-FM信号；4、通过级联SVM分类器实现对上述信号的分类。本发明的识别算法具有识别率高，低信噪比下性能出色的优势。本发明能够对复合调制FM信号(ASK-FM、MTONE_FM、BPSK-FM和QPSK-FM)的调制方式进行准确地判断，识别正确率要比传统的基于部分特征提取和决策树分类的调制识别方法好。
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