目录
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 信号识别的发展概述2
1.3 信号识别的应用场景4
1.3.1 电子对抗系统4
1.3.2 频谱监测4
1.3.3 无人系统组网通信中的自适应识别4
1.3.4 工业与能源系统中的电磁安全监测5
1.3.5 智慧城市与民用通信保障5
1.4 国内外研究现状6
1.4.1 频谱感知6
1.4.2 辐射源识别8
1.4.3 调制识别11
1.4.4 编码识别13
1.4.5 信号检测与估值14
参考文献16
第2章 多信号共存下的宽带频谱感知23
2.1 引言23
2.2 研究现状23
2.3 信号模型24
2.4 基于多尺度小波融合的频谱感知25
2.4.1 小波边缘检测25
2.4.2 多尺度小波融合决策算法25
2.5 仿真结果27
2.6 本章小结30
参考文献30
第3章 时变信道下的智能辐射源识别32
3.1 引言32
3.2 研究现状32
3.3 问题描述34
3.3.1 系统模型34
3.3.2 时变信道下未知辐射源识别问题35
3.4 基于 SBL 的辐射源识别器35
3.4.1 SBL指纹提取器36
3.4.2 基于加权欧几里得距离的辐射源分类41
3.5 基于 MAML 的辐射源识别器43
3.5.1 元训练辐射源识别器43
3.5.2 微调和辐射源识别45
3.6 性能分析45
3.6.1 参数设置45
3.6.2 复杂度分析和克拉美罗下界47
3.6.3 数值结果51
3.7 本章小结57
参考文献57
第4章 接收机畸变下的智能辐射源识别60
4.1 引言60
4.2 研究现状60
4.3 信号分解技术61
4.3.1 经验模态分解61
4.3.2 内在时间尺度分解62
4.3.3 变分模态分解63
4.4 指纹建模64
4.4.1 辐射源指纹建模65
4.4.2 接收机指纹建模66
4.5 基于多台失真接收机的协作识别器67
4.5.1 基于多台失真接收机的未知辐射源识别问题67
4.5.2 协作识别器68
4.6 性能分析74
4.6.1 参数设置74
4.6.2 模型设计75
4.6.3 数值结果77
4.7 本章小结86
参考文献86
第5章 低信噪比下的智能调制识别89
5.1 引言89
5.2 研究现状89
5.3 通信信号的调制模型和数据集90
5.4 基于统计特征的调制识别91
5.4.1 调制信号的统计特征91
5.4.2 调制信号的分类器95
5.5 基于 CNN 的调制识别95
5.5.1 CNN 基础95
5.5.2 基于 CNN 的调制识别基线模型98
5.5.3 模型参数优化98
5.6 基于 RNN 的调制识别101
5.6.1 RNN 基础101
5.6.2 基于 RNN 的调制识别基线模型103
5.6.3 注意力增强的调制识别104
5.7 本章小结106
参考文献106
第6章 多径和非高斯噪声下的智能编码识别109
6.1 引言109
6.2 研究现状109
6.3 LDPC编码识别110
6.3.1 系统模型110
6.3.2 基于校正子似然特性的编码识别方案设计111
6.3.3 基于 CNN 的编码识别方案设计116
6.3.4 仿真结果与分析117
6.4 无周期删余 Turbo 编码识别118
6.4.1 系统模型118
6.4.2 软编译码算法辅助的编码识别方案设计119
6.4.3 仿真结果与分析123
6.5 本章小结124
参考文献125
第7章 全盲场景下的联合信号检测 、估计与识别127
7.1 引言127
7.2 研究现状127
7.3 BERD算法设计129
7.3.1 系统模型129
7.3.2 盲信道与噪声功率估计模块131
7.3.3 软信息检测与再生模块135
7.3.4 MLFD模块137
7.3.5 BERD算法的收敛性140
7.4 多接收机系统中 BERD算法的应用方案143
7.4.1 系统模型143
7.4.2 方案设计143
7.4.3 仿真结果与分析144
7.5 基于 BERD算法的干扰消除应用方案148
7.5.1 系统模型148
7.5.2 方案设计149
7.5.3 仿真结果与分析150
7.6 本章小结151
参考文献151
