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公开(公告)号：CN114362856A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111682076.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。
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公开(公告)号：CN114759991B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210310619.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明设计了一种基于可见性图算法的循环平稳信号检测及调制类型识别的方法，适用于在现有频谱资源日益稀缺的情况下，不能够有效检测信道中的目标信号、识别该信号调制类型不准确等问题。通过将待检测信号进行归一化、量化预处理，使其连续功率谱谱值转化为可见性图矩阵，再对可见性图矩阵加权，并利用矩阵的连通性及周期性判断信道中真实信号是否存在。利用可见性图邻接矩阵的平均度来评估图的连通性，并使用支持向量机和K近邻算法对不同调制类型的循环平稳信号进行分类。本发明与现有的统计循环谱检测方法相比，信号检测性能提升了2dB。在信噪比为‑8dB的情况下，识别正确率近91％。
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公开(公告)号：CN114362856B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111682076.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。
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公开(公告)号：CN114759991A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210310619.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明设计了一种基于可见性图算法的循环平稳信号检测及调制类型识别的方法，适用于在现有频谱资源日益稀缺的情况下，不能够有效检测信道中的目标信号、识别该信号调制类型不准确等问题。通过将待检测信号进行归一化、量化预处理，使其连续功率谱谱值转化为可见性图矩阵，再对可见性图矩阵加权，并利用矩阵的连通性及周期性判断信道中真实信号是否存在。利用可见性图邻接矩阵的平均度来评估图的连通性，并使用支持向量机和K近邻算法对不同调制类型的循环平稳信号进行分类。本发明与现有的统计循环谱检测方法相比，信号检测性能提升了2dB。在信噪比为‑8dB的情况下，识别正确率近91％。
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