通信信号调制盲识别方法研究

讨论调制识别技术的原理及发展状况,系统地总结多年来通信信号调制盲识别方法,包括基于似然比的调制盲识别方法和基于信号特征的盲调制识别方法,分析各种方法的原理和性能,最后对识别方法的发展进行展望,对分类器进行总结。     

通信信号调制样式识别技术

信号调制样式的自动识别是非协作通信中的主要问题,也是近年来信号处理领域研究的热点问题,近几十年来,人们在这方面作了大量有益的探索,提出了很多新思路和新方法。本文对目前调制识别的研究内容、现有方法作了一个综述,并对以后的发展提出一些看法。     

5G通信技术的船舶航行状态远程监测系统

5G移动通信即第五代移动通信技术,具有更灵活、更高效的组网方式,同时其数据传输速度相对于上一代通信技术有了突飞猛进的发展。近年来,船舶移动通信技术不断发展,为了满足对海域内船舶的有效监控,采集船舶的航行状态信息,进而提高船舶的监管水平。本文率先将5G移动通信技术与传统的船舶远程监控系统相结合,设计了一种基于5G通信的船舶航行状态远程监测系统,并详细介绍了该监测系统硬件、软件组成和5G通信模块原理。     

船载远程电子通信设备异常信号识别方法

传统的船载远程电子通信设备异常信号识别方法存在着识别性能差的缺陷,为此提出船载远程电子通信设备异常信号识别方法研究。利用比较判别法对采集的船载远程电子通信设备信号进行判别,对异常信号特征进行提取并组成异常信号特征集合,以异常信号特征集合为依据采用异常信号识别算法对异常信号进行识别,实现了船载远程电子通信设备异常信号的识别。通过实验得到,提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法识别正确率比传统方法高出24%,说明提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法具备更好的识别性能。     

基于5G技术的舰船通信网络系统构建

在5G通信网络下,现有舰船4G通信网络无法支持5G技术的毫米波传输,无法建立有效连接。为此,提出基于5G技术的舰船通信网络系统构建。首先,重新设计5G通信框架,在框架基础上设计5G通信硬件;结合毫米波传输特征,对数据映射过程中的感知层系数进行优化;同时,引入基于5G技术的MIMO传输方案,保证通信网络系统的稳定性。实验结果表明,设计系统能够支撑5G标准下多模数据传输标准,且传输稳定性满足实际应用标准。     

舰船远程通信信号的定位算法研究与仿真

舰船通信过程中对信号源进行通信定位,能够准确捕捉舰船所在位置。传统远程通信信号的定位算法无法进行高精度的定位,同时舰船运行速率会影响通信定位质量,针对上述问题,提出舰船远程通信信号的定位算法。在传统信号定位算法基础上进行加权处理,优化测距误差自校正流程,降低行速率对通讯定位的影响,增设自校正定位计算,加强定位计算质量。实验数据表明,提出的通信信号定位算法能够对舰船进行高精度的信号定位。     

舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术

为了解决单一信息源带来的网络安全状态感知误差高的问题,研究舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术。构建舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知框架,通过多源网络安全状态信息采集单元获取5G网络安全状态信息,融合处理单元利用层次量化评估方法对其作标准化等处理后,获得5G网络安全态势样本数据集,将其作为基于Att-GRU的5G网络安全状态感知模型的输入,利用鲸鱼优化算法实现模型参数的寻优,输出为5G网络安全态势预测结果,依据预测结果与实际结果的差值计算5G网络健康度,通过还原单元对预测结果作累减反归处理,获得5G网络安全态势值,并与设置阈值作对比,实现舰船通信系统5G网络的多维度安全状态感知。实验结果表明：该技术可实现5G网络安全状态感知,神经元个数为35、批处理规模为1.2时,5G网络安全状态感知模型性能最优;5G网络安全态势预测的平均适应度与最优适应度相贴近。     

数字通信信号调制识别的Gabor变换方法

Gabor变换是线性时频变换中的一种，它通过加窗函数的办法对Fourler变换加以改进。把Gabor变换引入到了数字通信信号调制识别领域，对ASK、FSK和PsK信号的Gabor变换域特征进行了理论分析和软件仿真，最后给出了识别算法和仿真结果。     

基于5G通信技术的船舶网络系统设计

设计基于5G通信技术的船舶网络系统,以提升船舶航行过程中与地面控制站的连通性。该系统以B/S架构为基础,通过通信终端层中的船载终端通信装置,采集船舶航行相关数据后,连接控制传输层内的5G基站;控制传输层利用SDN控制器,按照ZigBee通信协议,控制通信终端内的船载终端通信装置向5G基站发送船舶航行数据,5G基站连接5G核心网络后,利用其将船舶航行数据传输到地面站的云数据中心层。该层使用云管门户、运营门户和运维门户对舰船航行相关数据进行管理,实现海上船舶与地面控制站之间的通信网络连接。实验结果表明,该系统具备较好的稳定性,其传输船舶数据时,传输速度较快,且网络节点接收功率损耗较小,应用效果较佳。     

4G通信技术在舰船导航信息系统中的应用

在狭窄海域及港口附近海域中,由于缺乏及时有效地通信,小型船舶和大型船舶极易造成严重的碰撞事故,造成较大的人员伤亡和财产损失。为了解决这一问题,VHF通信、GPRS、卫星通信、VTS等技术得到了推广和应用,然而在实际使用过程中,这些技术无法完全解决港口中各种类型船只的通信和导航问题。随着4G通信网的建设,本文提出一种在港口及附近海域中,基于4G通信网的舰船导航信息系统,能够实现港口中不同类型、吨位船舶的通信和预警,减少了发生碰撞的概率,提高了港口的吞吐率和运行效率。     

船舶通信系统信号采集稳定性测试模式识别

船舶之间、船舶与岸基之间的通信以无线信号为主,在船舶VAST、VHF等无线通信网络中,信号的调制与模式识别技术非常关键,决定了通信系统的信号传输精度,本文分别介绍船舶通信系统模拟信号调制和数字信号调制技术,结合时域与频域的分析方法,研究通信系统信号采集稳定性测试的模式识别技术,不仅能够提高船舶无线通信系统的信号调制和解调效率,而且对于信号的特征提取、后处理有重要意义。     

基于5G的门机远程监管平台

为保障门座式起重机的高效运行,实时监测门机状态,降低在线故障率,利用5G无线传输和Spring Cloud+Vue前后端分离等技术设计基于5G的门机远程监管平台。平台通过对门机各种信息的实时采集、存储和5G数据传输,有效地实现了门机作业的远程监控,不仅提高门机作业效率,还降低现场管理人员劳动强度、设备维护费用等。     

舰船无线网络通信联合调制自动识别算法

舰船在实际进行无线通信时,联合调制的低信噪比信号易受到干扰,导致识别算法正确识别次数过少,针对这一不足,研究一种舰船无线网络通信联合调制自动识别算法。预处理舰船无线信号,选取信号的瞬时信息与统计信息作为特征参数组合,提取联合调制特征参数,利用提取的参数,构建一个分层迭代的识别结构,抵制干扰,完成对自动识别算法的构建。实验设置无线网络通信参数,设定识别次数为100,信噪比实验环境为-5～20 d B,使用2种传统识别算法与之对比。结果表明,文中构建的自动识别方法在不同实验环境下,平均正确识别次数为95次,正确识别次数最多。     

物体入水溅落信号特性分析与识别方法

文章从分析与溅落信号类似的爆炸信号特性、溅落信号的多路径特性、海洋信道的影响入手,在分析物体入水溅落信号特性及海试实测数据特征的基础上,针对海试实测数据探讨物体入水溅落信号识别方法。     

基于神经网络的舰船混沌保密通信系统研究

以提升舰船通信安全性及同步性为出发点,设计基于神经网络的舰船混沌保密通信系统。基于舰船混沌同步保密通信系统一般模型,在系统发射端设计基于径向基函数神经网络（RBFNN）的跟踪器,跟踪舰船信息信号,通过混沌调制模块调制系统的状态量参数,并加密舰船信息信号将其混沌视为载波进行混沌掩盖后,通过信道进行传输,经噪声消除器去除信号噪声后,在混沌解调模块设计基于RBFNN的同步控制器,输出同步解调后的原始舰船信息信号传输至接收端,实现舰船信息保密同步通信。实验结果显示,该系统加密后,信息可有效掩盖信号真实情况,信号去噪后可还原信号本真,解调后可在接收端实现高精度的信号还原;且该系统应用后的信息可有效防止攻击者窃取。     

通信信号调制样式的自动识别

针对卫星通信信号中常用的数字信号调制样式的自动识别问题,提出一种基于人工神经网络（ArtificialNeuralNet,ANN）的识别算法,该算法在几乎没有先验信息的条件下,以几种调相信号为基本模型,通过双隐层人工神经网络获取频谱特征,进而判别出不同信号的调制样式。仿真及实测数据验证表明,该算法在低信噪比条件下,随着神经元组合数量的增加,数字调制样识别的正确率有明显提高。     

海洋环境中舰船通信微弱信号增强技术

舰船通信系统的信号传输过程中受海上气象条件、干扰噪声等因素的影响,信号中的噪声占比不断提高,使信号逐渐"微弱"。针对海洋环境下的舰船通信微弱信号增强问题,本文采用了基于噪声随机共振理论的信号增强技术,使随机噪声与通信信号产生共振,提高通信信号的强度。分别从随机信号的参数优化算法、随机共振理论和微弱信号增强系统的开发等多个方面进行介绍。