現(xiàn)代衛(wèi)星通信信號檢測識別及處理
定 價：288 元
- 作者：廖燦輝等
- 出版時間：2025/3/1
- ISBN：9787030761156
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類：TN927
- 頁碼：495
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：B5
本書圍繞衛(wèi)星通信信號檢測識別問題，主要從非合作接收處理的角度對信號檢測識別各個環(huán)節(jié)的理論及算法進(jìn)行系統(tǒng)全面的研究和闡述。全書共10章。首先介紹通信信號檢測識別的概念內(nèi)涵、技術(shù)發(fā)展，梳理衛(wèi)星中常見的通信信號并提出合適的檢測識別框架。接著介紹寬帶檢測、窄帶濾波等不同類型信號處理的共用環(huán)節(jié)，并針對五種常見載波類型，即連續(xù)單載波類型、突發(fā)載波類型、混合載波多址類型、自適應(yīng)調(diào)制編碼類型、多載波通信類型，介紹相應(yīng)的信號識別、參數(shù)測量、信號解調(diào)等方法。最后給出衛(wèi)星載波類型識別及變化檢測框架。
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某信號盲分離處理系統(tǒng)，軍隊科技進(jìn)步一等獎.基于無意調(diào)制的通信輻射源個體識別設(shè)備，軍隊科技進(jìn)步一等獎
目錄
第一篇 緒論
第1章 通信信號檢測識別概述 3
1.1 通信信號檢測識別的提出與應(yīng)用 3
1.2 頻段劃分、通信方式及特點 6
1.3 通信信號檢測識別的概念與內(nèi)涵 10
1.3.1 信號檢測 11
1.3.2 信號識別 13
1.3.3 信號解譯 15
1.3.4 參數(shù)測量 16
1.4 檢測識別技術(shù)的發(fā)展及面臨的挑戰(zhàn) 17
1.4.1 通信信號檢測技術(shù)的發(fā)展概述 17
1.4.2 通信信號識別技術(shù)的發(fā)展概述 22
1.4.3 傳統(tǒng)檢測識別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn) 28
1.5 本書主要內(nèi)容及組織架構(gòu) 30
參考文獻(xiàn) 32
第2章 常用譜計算及信噪比定義 37
2.1 引言 37
2.2 從傅里葉級數(shù)到離散傅里葉變換 37
2.2.1 從傅里葉級數(shù)到連續(xù)傅里葉變換 38
2.2.2 從連續(xù)傅里葉變換到離散時間傅里葉變換 40
2.2.3 離散時間和離散頻率的傅里葉變換 41
2.3 頻譜計算中的加窗處理 43
2.4 頻譜細(xì)化的CZT方法和Zoom-FFT方法 49
2.4.1 CZT方法 49
2.4.2 Zoom-FFT方法 52
2.4.3 復(fù)雜度分析 54
2.5 基于重疊FFT 的時頻譜計算 56
2.6 循環(huán)譜計算 58
2.7 信噪比概念 62
2.8 本章小結(jié) 66
參考文獻(xiàn) 67
第二篇 衛(wèi)星信號認(rèn)知與檢測識別框架
第3章 衛(wèi)星信號認(rèn)知與檢測識別框架 71
3.1 引言 71
3.2 衛(wèi)星常見的調(diào)制方式 72
3.2.1 相位調(diào)制PSK 73
3.2.2 幅相調(diào)制QAM 78
3.2.3 幅相調(diào)制APSK 83
3.3 衛(wèi)星常見的載波類型 88
3.3.1 突發(fā)載波類型 88
3.3.2 自適應(yīng)調(diào)制編碼類型 91
3.3.3 混合載波多址類型 94
3.3.4 多載波通信類型 97
3.4 衛(wèi)星多普勒頻移測算 100
3.5 衛(wèi)星接收信噪比測算 103
3.6 衛(wèi)星通信信號檢測識別框架 106
3.7 本章小結(jié) 108
參考文獻(xiàn) 109
第三篇 寬帶檢測及濾波處理
第4章 衛(wèi)星寬帶檢測處理 113
4.1 引言 113
4.2 多頻譜拼接與顯示 114
4.2.1 多頻譜拼接的問題分析 114
4.2.2 電平尺度補(bǔ)償拼接方法 116
4.2.3 基準(zhǔn)電平補(bǔ)償拼接方法 118
4.3 信號寬帶檢測 121
4.3.1 雙窗梯度檢測方法 121
4.3.2 多尺度融合檢測方法 125
4.3.3 小波融合檢測方法 129
4.4 寬帶噪底估計 136
4.5 本章小結(jié) 142
參考文獻(xiàn) 143
第5章 信號濾波與采集 145
5.1 引言 145
5.2 防混疊濾波與采樣參數(shù)設(shè)計 146
5.2.1 復(fù)采樣場景 147
5.2.2 實采樣場景 148
5.3 實復(fù)轉(zhuǎn)換與整數(shù)倍采樣率轉(zhuǎn)換 151
5.3.1 實采樣轉(zhuǎn)換為復(fù)采樣 151
5.3.2 復(fù)采樣轉(zhuǎn)換為實采樣 153
5.3.3 整數(shù)倍采樣率轉(zhuǎn)換 154
5.4 任意倍數(shù)采樣率轉(zhuǎn)換 156
5.4.1 任意倍數(shù)下采樣率轉(zhuǎn)換 156
5.4.2 任意倍數(shù)上采樣率轉(zhuǎn)換 160
5.5 分?jǐn)?shù)倍延遲濾波器 161
5.5.1 分?jǐn)?shù)倍延遲濾波器原理 162
5.5.2 分?jǐn)?shù)倍延遲濾波器設(shè)計 165
5.5.3 分?jǐn)?shù)倍延遲濾波器實現(xiàn) 167
5.6 經(jīng)典時域濾波算法 171
5.6.1 積分梳妝濾波器 171
5.6.2 多相濾波器結(jié)構(gòu) 173
5.7 高效頻域濾波算法 176
5.7.1 單段數(shù)據(jù)下的頻域濾波算法 176
5.7.2 連續(xù)數(shù)據(jù)下的頻域濾波算法 178
5.7.3 輸出為實數(shù)的頻域濾波處理 180
5.7.4 仿真分析 181
5.8 本章小結(jié) 183
參考文獻(xiàn) 185
第四篇 不同類型載波分析處理
第6章 單信號參數(shù)測量與調(diào)制識別 189
6.1 引言 189
6.2 譜線特征與調(diào)制參數(shù)測量 190
6.2.1 譜線生成機(jī)理 190
6.2.2 包絡(luò)譜譜線分析 191
6.2.3 二次方譜譜線分析 193
6.2.4 四次方譜譜線分析 195
6.2.5 八次方譜譜線分析 199
6.2.6 APSK信號的定時譜分析 202
6.2.7 零/低中頻處理模式對比 204
6.2.8 譜線特征提取與增強(qiáng) 206
6.3 累積量的特征 207
6.3.1 累積量定義計算 208
6.3.2 常規(guī)累積量特征 210
6.3.3 差分累積量特征 214
6.3.4 星座歐氏距離特征 218
6.4 幅度分布特征 219
6.4.1 星座幅度特性分析 219
6.4.2 幅度模板匹配算法 222
6.4.3 算法仿真分析 226
6.5 識別分類器設(shè)計 229
6.5.1 兩種分類器優(yōu)劣比較 230
6.5.2 支持向量機(jī)原理 231
6.5.3 識別性能仿真分析 236
6.6 本章小結(jié) 238
參考文獻(xiàn) 239
第7章 常用衛(wèi)星調(diào)制解調(diào)處理 240
7.1 引言 240
7.2 信號解調(diào)通用處理框架 241
7.3 Gardner定時跟蹤算法 245
7.3.1 Gardner算法的基本原理 245
7.3.2 Gardner算法的相關(guān)改進(jìn) 249
7.3.3 Gardner算法最大似然估計的本質(zhì) 252
7.4 Costas載波恢復(fù)算法 254
7.4.1 QPSK下的Costas鑒相 255
7.4.2 BPSK下的Costas鑒相 256
7.4.3 8PSK下的Costas鑒相 256
7.4.4 OQPSK下的Costas 鑒相 257
7.4.5 PI/4-QPSK下的Costas鑒相 258
7.4.6 Costas鑒相仿真 259
7.5 數(shù)字環(huán)路濾波器理論 261
7.5.1 數(shù)字環(huán)路濾波器原理 261
7.5.2 環(huán)路濾波器性能仿真 263
7.6 DD 鑒相及幅度跟蹤算法 264
7.6.1 DD鑒相原理 264
7.6.2 實時幅度跟蹤 265
7.6.3 APSK 鑒相處理 267
7.6.4 仿真實驗 269
7.7 通用的調(diào)制鑒相理論 271
7.7.1 鑒相函數(shù)的一般形式 271
7.7.2 鑒相函數(shù)的代價函數(shù)推導(dǎo) 273
7.7.3 鑒相函數(shù)的S曲線分析 275
7.8 經(jīng)典盲均衡處理算法 277
7.8.1 恒模盲均衡算法 278
7.8.2 多模盲均衡算法 280
7.8.3 判決反饋盲均衡算法 281
7.8.4 盲均衡應(yīng)用相關(guān) 282
7.8.5 仿真實驗 284
7.9 比特映射及解調(diào)質(zhì)量評估 287
7.9.1 符號比特映射 288
7.9.2 解調(diào)質(zhì)量評估 289
7.10 本章小結(jié) 294
參考文獻(xiàn) 296
第8章 突發(fā)信號分析處理 297
8.1 引言 297
8.2 獨特碼輔助突發(fā)檢測算法 299
8.2.1 直接相關(guān)算法 299
8.2.2 差分相關(guān)算法 303
8.2.3 相關(guān)FFT 算法 305
8.3 盲突發(fā)檢測算法 308
8.3.1 雙窗能量比檢測原理 308
8.3.2 兩種能量比綜合利用 310
8.3.3 突發(fā)起止完整性約束 312
8.3.4 突發(fā)時長及能量約束 314
8.4 開環(huán)盲定時估計算法 320
8.4.1 最大似然盲定時估計算法原理 320
8.4.2 仿真實驗 323
8.5 獨特碼輔助頻率估計算法 326
8.5.1 直接相位估計法 326
8.5.2 相關(guān)函數(shù)估計法 330
8.5.3 迭代相關(guān)估計法 333
8.6 參數(shù)估計的性能界 337
8.6.1 參數(shù)估計的CRB 337
8.6.2 參數(shù)估計的MCRB 339
8.6.3 數(shù)據(jù)輔助的DA-CRB 346
8.7 數(shù)據(jù)重用突發(fā)盲解調(diào)算法 353
8.8 突發(fā)獨特碼檢測算法 356
8.9 本章小結(jié) 361
參考文獻(xiàn) 362
第9章 三種載波類型信號的分析處理 364
9.1 引言 364
9.2 對稱混合信號識別方法 365
9.2.1 瞬時包絡(luò)特征 365
9.2.2 星座零點聚類特征 367
9.2.3 高階累積量特征 369
9.3 非對稱混合信號識別方法 373
9.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 374
9.3.2 帶寬比B小于0.5時 375
9.3.3 帶寬比B大于0.5時 377
9.3.4 檢測算法流程 379
9.4 自適應(yīng)調(diào)制編碼信號識別方法 382
9.4.1 DVB-S2幀結(jié)構(gòu)的特點 382
9.4.2 幀頭相關(guān)檢測方法 384
9.4.3 多幀聯(lián)合檢測方法 386
9.5 正交頻分復(fù)用信號識別方法 387
9.5.1 兩種典型OFDM結(jié)構(gòu) 388
9.5.2 基于循環(huán)前綴相關(guān)的OFDM識別方法 389
9.5.3 基于累積量特征的OFDM識別方法 392
9.6 正交頻分復(fù)用信號參數(shù)測量方法 395
9.6.1 基于時域脈沖成型的參數(shù)測量方法 395
9.6.2 基于時域循環(huán)前綴的參數(shù)測量方法 401
9.6.3 基于頻域周期性的參數(shù)測量方法 403
9.7 正交頻分復(fù)用信號解調(diào)方法 408
9.7.1 OFDM定時跟蹤方法 409
9.7.2 OFDM載波跟蹤方法 416
9.8 本章小結(jié) 419
參考文獻(xiàn) 421
第五篇 載波類型識別及變化檢測
第10章 載波類型識別及變化檢測 425
10.1 引言 425
10.2 衛(wèi)星載波類型識別 426
10.3 兩種傳統(tǒng)的變化載波檢測方法 429
10.3.1 先檢測后比對結(jié)果 430
10.3.2 先頻譜相減后檢測 432
10.4 基于匹配驗證的變化載波檢測方法 434
10.4.1 整體框架 434
10.4.2 逐載波匹配驗證 435
10.4.3 從頻譜中移除未變載波 437
10.4.4 載波結(jié)果比對 441
10.5 頻譜匹配驗證方法 443
10.5.1 算法原理 444
10.5.2 仿真驗證 445
10.6 試解調(diào)匹配驗證方法 447
10.6.1 算法原理 448
10.6.2 仿真驗證 455
10.7 本章小結(jié) 458
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