公开(公告)号：CN116800296A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210267096.2

申请日：2022-03-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张天骐 ,  陈显露 ,  张刚 ,  王晓烨 ,  孟莹

IPC: H04B1/7073 ,  H04B1/7075 ,  H04B1/7085 ,  H04B1/7087 ,  H03L7/08

Abstract: 本发明涉及一种带残余频偏的脉冲成形DS‑CDMA信号伪码序列盲估计方法，属于信号处理领域。本发明研究了一种基于张量分解和全数字锁相环的带残余频偏的脉冲成形DS‑CDMA信号伪码序列多通道盲估计方法。通过多接收通道接收信号，再将其等效表示为三阶张量模型，然后利用交替最小二乘投影算法求解三阶张量CP分解的伪码序列因子矩阵，利用全数字锁相环消除伪码序列因子矩阵中的残余频偏，最后进行抽样判决即可得到每个用户伪码序列的估计。仿真结果表明，本方法的伪码序列估计性能与用户数、接收通道数和信息比特数等因素有关，在接收通道数为10，用户数为8，信息比特数为2000，信噪比大于等于‑7dB时，伪码序列估计的误码率低于1％。

公开(公告)号：CN116800575A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210267192.7

申请日：2022-03-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张天骐 ,  王晓烨 ,  张刚 ,  陈显露 ,  孟莹

IPC: H04L27/26

Abstract: 本发明请求保护一种针对非合作通信中MIMO‑OFDM信号子载波调制方式的盲识别，属于信号处理技术领域。在信号盲检测和参数盲估计的基础上，提出了一种联合独立分量分析(ICA)和神经网络的盲调制识别算法。首先，在时域上利用MIMO‑OFDM与单载波信号的分布状态的差异性检测出MIMO‑OFDM信号；同时，根据MIMO‑OFDM信号的周期平稳特性估计信号的有用符号长度信息；然后用ICA分离MIMO混合信号并恢复出发射信号，运用高阶累积量构造2个特征参数；最后通过分层结构的BP神经网络分类器对恢复的信号进行调制分类。本方法能准确的检测出MIMO‑OFDM信号，并且能对MIMO‑OFDM信号子载波中的{BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM}5种调制方式进行识别，且该方法易于操作，具有重要的工程实际意义。

公开(公告)号：CN116800568A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210267226.2

申请日：2022-03-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张天骐 ,  王晓烨 ,  张刚 ,  徐伟 ,  陈显露

IPC: H04L27/00 ,  H04L27/26 ,  H04L27/32

Abstract: 本发明请求保护一种基于高阶统计量和神经网络FBMC信号的载波调制识别，属于信号处理技术领域。本文利用高阶统计量抑制噪声的特点，同时运用反向传播(back‑propagation,BP)神经网络设计自动调制识别分类器(automatic modulation classification,AMC)实现载波信号的分类，该方法首先将接收端的信号经过同步、参数估计等预处理；然后利用四阶和六阶统计量构建三个特征参数；最后运用不同信号特征参数的差异性，构造BP神经网络识别出QAM(16、32、64、128和256)和PSK(2和4)调制信号。在信噪比大于2dB时，该分类器的识别率达96％以上，对比传统算法，该算法实现起来更容易，识别率也更高，在实际工程中更有实际意义。