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信号通信论文篇1
工业社会的典型特征是专业化分工和大批量生产，其前提是生产标准化，生产标准化使不同企业生产的同种商品的差别越来越小，尤其在商品的规格、型号、外形等方面。纵然如此，不同生产者生产的同种的商品之间仍有质量、特色等方面的差别。有些差别能直接看到，如颜色、光洁度等，有些差别则从表面看不到，如内在品质、耐用期等，我们把前者叫做外在特征，把后者叫做内在特征。在大多数类型的市场中，生产者对待售的商品的内在特征比消费者有更多的信息。但在市场竞争的压力下，生产者必须把它的商品的特色告诉消费者。因为商品之间的差别会给消费者带来不同的效用水平，会影响甚至决定消费者的购买决策，同时商品之间的差别也使得提供商品的生产者的成本有所不同，这最终又影响到生产者的收益。因此，生产者只有成功地与消费者进行信息传递即通信才能够成功地与消费者进行交易，并使自己的投入能得到最大限度地回报。在一定意义上说，生产者与消费者之间的高效的通信是其成功的前提。于是生产者就必须与消费者进行有效的通信。商标是一种消除信息不对称的工具，即这种通信活动是有商标参与的。既然生产者与消费者之间在进行着一种通信，而且这种通信有商标的参与，那么用信息论来分析这种通信以及商标对于理解商标的本质及有关商标保护理论就是有益的。实际上，商标法的很多理论问题几乎均可以在生产者与消费者之间的通信活动中找到位置，并从信息论得到解释。
二、狭义信息论一般原理通信是信息学的基础研究领域，通信理论被称为狭义信息论。通信理论表明，凡通信必涉及两种实体：发送信息的实体，叫信源；接受信息的实体，叫信宿
通信就是信源与信宿之间的一种特定的关联方式、一种系统现象或行为。实施通信活动的系统，叫通信系统。在最初级的情形下，信源与信宿作为不同的物质实体通过直接的碰撞而交换信息，无须中间环节，此时通信系统仅需信源与信宿两个构成要素。在大多数情形下，通信均是利用信号或符号进行的较高级的通信活动，都不能由信源与信宿直接耦合而构成通信系统，必须有中间环节。因此，一般通信系统除了具有信源和信宿之外，还包括以下构成要素：（1）信道。是传送信息的通道，即载荷着信息的信号藉以通行的物理设施或介质场。信道是联结信源与信宿的主要中介环节，不同物理性质的信号，需要不同的物理性质的信道来传送。（2）编码与译码。信源与信道、信道与信宿都不能直接耦合，必须有中介环节。把信源与信道耦合起来的中介环节叫做编码器，把信道与信宿耦合起来的中介环节叫做译码器。首先信源发出的信息不能直接在信道中传送，需要经过编码器的适当变换才能传送，而经过编码的信息也并不能直接被信宿接收，还要经过译码器的译码才能接收。编码和译码是一切通信过程必须的操作手续，从通信工程讲二者是两种互逆的操作。通信的基本要求是多快好省地传送信息，通过对信源的剩余度、信道的容量以及编码的逐步改进与权衡，就能够最大限度地达到。其中信源的剩余度是刻划信源特征的指标之一，是指在通信系统中，除了传送或恢复信息时所需要的信号之外，其余出现在信源、信道、信宿或系统其他部位的任何细节对完成通信任务是多余的，把它们除掉对实现通信目标没有实质性影响。概率分布愈均匀，剩余度愈小，通信效率愈高；信道容量是信道最大可能的通信速度，表示信道传送信息能力的极限；编码解决的问题是信源与信道之间在数量特性上的互相匹配，从而使得信源熵与信道容量之间的最佳配合。由于实际中信源和信宿的信号信码往往不是一一对应的，因此还需要适当的译码过程。同时，任何通信均有噪声，它是指通信系统中除开预定要传送的信号之外的一切其他信号。噪声有不同类型，就来源看有内噪声与外噪声，前者指由系统内部元件性能参数的无规变化等因素产生的有害信号，而后者指从系统外部混入系统的无用信号。一般而言，外噪声可以设法避开或削弱，而内噪声则原则上不可能消除。这就是狭义信息论的一般原理。
三、生产者与消费者之间的通信
如上所述，成功的商业经营需要生产者与消费者之间的有效通信，那么，这种通信的系统又是怎样的呢？商标是否必然包含其中？如包含其中又处于什么位置？为弄清这些问题，就需要根据信息论的一般原理来全面描述生产者与消费者之间的通信，包括这种通信系统的存在条件和形成过程。从生产者和消费者之间的通信来看，这种通信是一个综合的复杂的过程，既包括初级通信，也包括由多种形式构成的较高级的通信。初级通信是生产者直接将其商品交于消费者，消费者使用商品就获得了生产者所欲传送的商品信息。尽管这种生产者与消费者之间的通信通过了商品，但是鉴于其所传递的信息是商品信息，因此，仍然可以看作是初级通信。但正如前述的工业社会中生产者和消费者之间关系的状况，生产者和消费者之间的商品的直接流转和初级通信不再是工业社会的常态，仅是工业社会商品流转和通信的基础。在工业社会，生产者所生产的商品需通过各级经销商或商层层分销或最终到达消费者，即便是一些超级大公司，它们虽也有庞大的分销网络，但其分支机构与总部也已很难被消费者认为同一。因为工业社会中生产者与消费者之间的距离较“远”，联系是间接的。但是，生产者所生产的商品只有在到达消费者手中即销售给消费者之后才能够满足消费者需求，也才能够实现生产者获取利润的目的。有效的交易的前提之一是消费者必须充分了解生产者的商品，由于初级通信在工业社会已经不敷使用。要使消费者充分了解生产者的商品，就必须采取较高级通信。现代工业社会采用的是包括信号或符号在内的一种较高级通信，这种较高级通信需要借助某种信道和某种信号或符号，经过编码和译码，最终使生产者的商品信息到达消费者。在这种较高级通信中，所能够运用的信道包括各种新闻媒体、生产者或经销商的营业推广活动等等，所用的信号或符号就是商标标记，编码就是生产者把商品信息附载在商标标记中即使用商标的过程，译码就是消费者通过商标标记来了解商品信息的过程。生产者的编码过程是一个不断重复的无休止的连续过程。最初是生产者在其商品上使用某种标记，即把其商品的“名字”叫做该标记（此时即最初的商标），其后生产者自己、其经销商在进行商品销售及广告宣传等营销活动时便会反复使用这一标记，渐渐地，商品信息就会逐步“浓缩”或“附载”在这种标记即商标上，于是商标就逐步变成生产者传播其商品信息的信号或符号，这是该较高级通信的一个方面。另一方面，生产者不仅要把其商品信息“浓缩”或“附载”在某一标记中，它还要把这种商标中所“浓缩”或“附载”的商品信息让消费者了解到，这才是生产者通信的目的。而要做到这一点就需要商标成为消费者的“知识”，即让消费者能够了解到该商标标记能够代表什么，在通信理论中就是确保信源和信宿信号信码的一致。这需要通过消费者不断消费生产者生产的标有某种标记的商品，了解商品信息。由于该商品的“脸”是该标记，那么，渐渐地，该商品就会被消费者认识为叫该标记的商品，消费者以后也就会按照这种商品的“脸”即标记来识别该商品，此时该标记就成了商标（标记加商品信息），也成为了消费者的“知识”，消费者知道使用这种标记的商品会具有他所预期的质量等信息。这是该较高级通信的另一个方面。当这两个方面均具备时，生产者与消费者之间的高级通信系统也就形成了。
四、生产者与消费者之间有效通信的条件及障碍生产者与消费者之间的通信系统存在的目的无疑是有效通信
根据通信理论，为了保证通信效率，首先必须保证通信系统信源的剩余度要小。在生产者与消费者之间的通信系统中，生产者是信源，其剩余度是商品信息的稳定性，生产者的商品质量等信息越稳定，信源信息的概率分布就越均匀，信源的剩余度就越小，通信效率就越高。反之，则通信效率就越差。商品信息的稳定性即信源剩余度的大小是市场上有信誉不同的商标存在的主要原因，为了创造一种信誉较高的商标，不仅需要较高的商品质量水平，同时商品的质量水平一定要保持稳定。这就是中式餐馆不像洋快餐那样容易形成驰名店的根本原因。总体而言，中餐在色、香、味等上要比洋快餐占有上风，但是由于中餐制作上的非标准化，它很难形成统一的品牌，形成驰名店，而洋快餐的生产的标准化保证了商品和服务的稳定的质量水平，所以才产生了“麦当劳”、“肯德鸡”等名牌快餐与名店。信源的剩余度要小即商品的质量等信息的稳定性强是生产者与消费者之间有效通信的首要条件。其次，生产者要把其商品的信息逐步地赋予给某一具有显著性的商标标记中，使其商标逐步成为有信誉的商标，成为与信道匹配性较好且又能够承载商品信息的信号或符号。第三，要保证代表某种商品的信息的商标能为消费者所熟知，即它能够成为消费者的知识，这用通信理论的术语来讲就是确保信源与信宿在信号信码上的一致，即生产者和消费者均认为该标记代表该商品。上述生产者与消费者之间有效通信条件中的第二、三两方面，即商标成为商品信息的代表和消费者的知识是一个问题的两个方面，二者有着紧密的联系，而且是同步达到的。在这里，商标成为消费者的知识更为重要，因为是消费者而不是其他人根据其所获得的商品信息决定是否购买，生产者之所以要将其商品的有关信息“附载”在商标标记中，其目的就是让消费者通过该商标标记认识或了解其生产的商品的信息。与一般通信系统一样，生产者与消费者之间的通信同样有噪声，其噪声也分为内噪声与外噪声。内噪声一般包括：商品信息的稳定性，如商品的稳定的质量水平的信息；信道本身的缺陷，如生产者选择的广告媒介的有效性，如报纸的发行量、专业性等；商标标记本身的不确定性。如商标标记的歧义性，即除了能代表某种商品外，还有其他含义。这些只能设法减少但无法消除。因为无论商品的质量水平多稳定，也无法保证所有商品完全一致，即信源总有一定的剩余度，零剩余度是不可能的。信道的容量也不可能完全恰如其分，过小会影响通信的效率。编码和译码中也不可能没有剩余。如报纸的宣传不可能完全准确，商标不可能没有商品信息以外的其他含义。如长城牌计算机的商标标记是“长城”，“长城”就是这种计算机的代表，但是“长城”同时还代表东西长约一万里的砖石所做的城墙。外噪声则是指外来的干扰。如其他相同或相似商标在同类、近似以及不同的商品或服务上的使用就是一种外噪声。外噪声是可以避开或削弱的，这也是商标保护的理论根据，下文详述。
五、商标的信息论本质及有关商标保护理论的实质
商标的本质以及商标法的有关理论均能用信息论进行解释：
（一）商标本质的信息论解释。如前所述，商标在生产者和消费者之间通信系统中扮演着信号或符号即编码和译码的作用，因此信号或符号就是商标的信息论本质。那么这种信号或符号的本质又是什么呢？信号或符号之所以能够起作用，其根本原因是它不是它自身，而是一种“‘某事物’代表‘某事物’”的关系，商标才能以商标标记这种物理媒介的传送而传送了它实际代表的事物。在以商标为编码器和译码器的生产者和消费者之间的通信系统中，商标这种信号或符号（编码器和译码器）的物理媒介便是构成商标标记的声音、颜色、线条、图案等，其所实际代表的事物，则是商品信息。根据符号学的符号定义，商标这种信号或符号就是一种符号学上的符号。因为尽管符号有多种定义，每种定义也均有其合理性，并没有统一的符号概念，但无论哪种符号定义，不论是按照“符号”的形式理解，还是按照“符号功能”的形式理解，我们所看到的都是包含在“‘某事物’代表‘某事物’”的规定中的两个“某事物”之间的相互依存的关系。其中一个某事物可以被称作“符号形式”（或能指），另一个某事物可以被称作“符号内容”（或所指），这样，“符号”及“符号功能”的成立基础就是“符号形式”和“符号内容”两项之间的相互依存关系。符号是这两项的混合物。“符号是一种表示成分（能指）和一种被表示成分（所指）的混合物。表示成分（能指）方面组成了表达方面，而被表示成分（所指）方面则组成了内容方面。”在生产者与消费者之间的通信系统中，商标就是一种“某事物”（商标标记）代表“某事物”（商品信息）的符号，是两个“某事物”（商标标记和商品信息）的混合物。在编码时，经营者通过商标把商品信息浓缩在商标标记中并用商标标记通过各种各样的信道如广播、电视等媒介传送给消费者，消费者最终所想接受的实际上并不是商标标记，而是商标标记所代表的商品信息，因为只有商品信息才对消费者的购买决策有用，商标标记对消费者的购买决策没有任何价值。而要使消费者能够通过商标标记了解到它所代表的商品信息，就还需要商标标记对于消费者来说已经成为了代表商品信息的标记即商标，也即使这种商标成为消费者的知识，使消费者与生产者的信号信码一致，使消费者了解到商品信息。因此在通信系统中，商标是一种符号，而其本质则是一定的关于商品的知识和信息，不管是对于生产者的编码（即使用商标）过程还是消费者的译码（即认牌购货）过程而言均是如此。当然，商品信息必须附着在商标标记上。这就是商标的信息论本质。
（二）商标的显著性的信息论解释。商标注册的核心条件是显著性。为什么要求商标具有显著性？上述通信原理可以作出合理的解释。通信的目的是高效地通信，其前提条件是通信所用的信号或符号与信道的匹配程度高、通信的内噪声小。这两者均与商标的显著性有关。商标越具有显著性，商标就越容易通过各种媒体被传送，也便于人们认识它，这不仅表明它与信道的匹配程度较高，而且也容易保持信源与信宿的信号信码的一致。通信的内噪声小要求商标本身是确定的的稳定的，不仅商标标记本身的颜色、声音等物理性质，而且它的含义均是确定的和稳定的，商标具有显著性则表明商标标记本身在声音、颜色和含义上均具有确定性和稳定性，且除了代表商品外，较少其他含义。这可以说也是商标显著性应有之义，它确保了商品信息通信的较小的剩余度。埃克森石油公司在选定“埃克森”时之所以花费1亿美元的高价，就是要让“埃克森”除了代表该石油公司外，在任何国家任何语言中均无其他含义。
（三）商标侵权的信息论实质。从上述的通信系统及其原理来看，商标侵权实质上或者是增加了信源的冗余度，或者是增加了生产者与消费者之间通信的外噪声。对于直接的假冒商标而言，假冒商标使用的虽是同样的商标，但是商品却是与被侵犯商标所代表的商品不同的商品，因此商品所蕴涵的信息不同于被侵权生产者的商品信息。消费者却并不了解这一点，它仍然认为假冒商标商品来源于生产者，其实质是增加了信源的冗余度，降低了通信效率。因此其后果不仅会产生侵权人不当利用（窃取）商标权人商誉的问题，更严重的是，由于信源的冗余度增大导致通信效率降低，其结果是商标信誉受到毁灭性打击。而在类似商品上使用该商标或者在相同或类似商品上使用近似的商标则相当于增加了生产者与消费者之间正常的通信的外噪声，因为它增加了消费者识别的难度，降低了通信的效率。同时也使商标的信誉受到一定的打击。因此，保护商标的目的不仅在于提高生产者与消费者之间通信的效率，同时更是维持这种高效的通信系统存在所必须的。
注释
[1]为了表述方便，这里的分析仅使用了“生产者”和“商品”，但是分析不仅适用于从事生产加工的经营者，而应适用于全部经营者，使用“生产者”的原因在于，从生产、交换、消费等商品交易环节来看，“生产者”是离消费者最“远”的一类经营者，以其为标准进行分析具有代表性。同时，尽管分析的是“商品”，但分析显然适用于服务。
[2]Economides：TheEconomicsOfTrademarks，78TrademarkRep.523，526-531（1988），see，Paul.Goldstein：Copyright，Patent，TrademarkandRelatedStateDoctrines：CaseandMaterialsontheLawofIntellectualProperty，Westbury，NewYork，TheFoundationPress，Inc.1990，p16-19.
[3]苗东升：《系统科学精要》，北京：中国人民大学出版社，1998年版，第249-255页。
信号通信论文篇2
1.2中短波电台的发展方向
在我国不同区域、不同级别、不同用途、不同波段的无线电台很多，无线电台的这些特点，不但使相互间的联合通信很困难，也给电台的功能扩展增加了难度，同时更为重要的是，它使电台无法适应新技术的飞速发展而及时更新换代。因此采用数字化技术，对来自天线射频的信号直接进行采样，以通用的数字信号处理器为硬件平台，用软件来完成无线电台的所有功能，是无线电台的发展方向。
根据我国的目前的情况，改造现有的模拟电台具有非常重要的意义，因为它是使通信设备向小型化、模块化、数字化和软件化过度的一种切实可行的方法。对于短波无线电台而言，随着数字信号处理技术的发展和数字器件越来越多的应用到HF收发信机设备中，现有的HF收发信设备普遍采用微处理器作为电台控制，有的采用了数字式频率合成器，采用了数字式天线匹配器，有的还采用了数字信号处理器以实现自适应链路建立和抗干扰通信。
进入九十年代，国外的通信厂家推出的新型HF收发信设备，出现了数字化接收机，数字化发射激励器、数字化电台等设备。这类设备同以往设备的最大区别是采用数字信号处理技术代替了以往设备中与各种工作方式有关的模拟器件，这样可以利用数字信号处理方面的许多优点，例如在模拟设备中的边带滤波器的群迟延特性在通带范围内是U型的，不是常数，而在数字信号处理中用FIR滤波器很容易实现群迟延特性为常数。
HF收发信设备数字化的实质是收发信设备中信道部分的数字化，它采用数字信号处理技术实现音频与中频之间的频潜变换，涉及的内容主要有音频处理，各种工作方式的调制/解调，中频及射频的自动增益控制/自动电平控制。
HF收发信设备信道数字化后，由于采用了大规模集成电路取代分立元件，用软件实现滤波器等功能，简化了硬件电路，同时提高了性能指标和可*性，也增加了电台灵活性，为软件无线电打下了基础。
现有的模拟式HF收发信机设备均采用2至3个中频，否则无法实现高的性能指标。理想的数字化方案应是*近天线的数字化，考虑到HF波段的特点和现有的技术，现在取消中频直接在射频上数字化在技术上是非常困难的，在目前是难以实现的，较好的数字化方案是应该在较适中的频率上数字化。
收发信机普遍采用高中频的方案：第一中频在40MHz到100MHz之间，受到硬件技术发展水平的限制，在一中频实现数字化是非常困难的，因此HF收发信机的数字化主要集中在9MHz、2.5MHz、500KHz、200KHz。
高于200KHz中频的数字化通常只采用两个中频，而低于200KMz中频的数字化往往要采用三个中频。采用三个中频的HF收发信设备较采用两个中频的HF收发信设备的硬件电路要复杂。在较低的中频上数字化是采用三个中频的主要原因，目前的技术在二中频上实现数字化己经成熟，且在三中频上数字化也没有明显的好处，所以新的数字化方案中避免在较低的中频上数字化。
综上所述，目前的HF收发信设备的数字化方案应采用双中频方案，在二中频上实现数字化，二中频的频率应高于200KHz。在较高的中频上实现数字化可以获得较高的处理增益，达到较高的性能指标。
2．多级抽取数据处理原理
对于数字电视广播信号反射回波的频谱分布，我们只对其中心频率附近可能出现的运动目标的一段频谱感兴趣，例如：由传输速率决定的数字电视广播信号的频谱宽度为432MHz，而实际目标可能覆盖的频段不会超过20kHz。如果对所有采样点计算FFT，计算量非常大，且这样的计算效率很低。如果采用信号抽取方法就可以做局部的谱分析，提高计算效率。实现局部频谱分析的工作原理，如图1所示。信号经过复调制，把要进行分析的一段频谱（例如X0附近）搬移到零频附近，然后进行MB1的抽取，这样在较少的点数下做信号频谱分析，达到细化频谱的目的。
但是当抽取因子M很大时，一次抽取对滤波器的特性要求很高，为滤波器的设计带来困难。如果采用多级采样率变换来实现抽取，不但可以简化滤波器的设计，而且可以进一步减少计算量和系统的存储量。
3．多抽样率数字信号处理技术
在一个信号处理系统中有时需要不同的抽样率。这样做的目的有时是为了系统中各处需要不同的抽样率，以利于信号的处理、编码、传输和存储，有时是为了节省计算工作量。使抽样率降低的抽样率转换称为抽取；使抽样率升高的抽样率转换称为内插，抽取和内插是多抽样率信号处理的基木环节。
3.1多抽样率数字信号处理
实现多抽样率变换的基本方法包括：整数抽取、整数内插、抽样速率的有理数变换等。
（1）整数抽取
如图2所示为整数抽取器的结构，其中为抗混叠低通滤波器，其理想频域响应为：
（1）
设输入信号的频域响应为，通过计算可得输出信号的频域响应为
（2）
若满足（1）式，则有。即整数抽取序列的数字谱是M个输入序列经频谱扩展（M倍）和周期移位后的迭加谱，提高了信号的频域分辨率。
图2整数抽取器的结构
（2）整数内插
如图3所示为整数内插器的结构，其中为平滑低通滤波器，其理想频域响应为：
（3）
图3整数内插器的结构
设输入信号的频域响应为，通过计算可得输出信号的频域响应为
（4）
即整数内插序列的数字谱是输入序列经L倍压缩后的谱提高了信号的时域分辨率。
（3）抽样速率的有理数变换
以上介绍的整数内插与抽取都属于采样速率的整数变换，将其推广可得抽样速率的有理数变换。有理数（L/M）倍的速率变换可以这样来实现：首先通过L倍内插然后进行M倍抽取。其中为内插低通滤波器与抽取低通滤波器合二为一，满足下式，式中
（5）
3.2滤波器设计及实现
在多抽样率系统中我们总是设法把乘法运算安排在低抽样率的一侧以使每秒钟内的乘法次数（MPS）最少。但在抽取器和内插器中滤波的卷积运算都是在抽样率较高的一侧，例如实现抽取器的运算，如果先做抗混迭滤波的卷积计算然后抽取，则必然有很多计算工作是徒劳的，而且一个卷积运算又必须再在输入信号的抽样时间间隔内完成，这样就使得每秒钟的乘法次数很高。在实现多抽样率系统时，FIR结构具有很大的优越性。一方面它绝对稳定的，并具有很容易做成线性相位的优点，另一方面也容易实现高效结构。
多抽样率系统的实现一般有3种结构：直接实现、多相结构的实现、时变网络的高效实现。在实际中应用广泛的是多相结构的实现，同时在HSP50215、HSP50214中也主要使用这种方式。多抽样率系统中的多相表示和整数倍内插器表示两种方式。其中多相表示又称为多相分解，是指将数字滤波器的转移函数H（z）分解成若干个相位不同的组。通常，对于简单整系数滤波器，在抽取系统中，当抽取因子D不恰好是2的幂，但包含多个二倍抽取器的级连，我们常常在抽取系统的第一级（或内插系统的最后一级）采用运算极为简单的整系数滤波器，因为这种简单的整系数滤波器的的低通滤波性能并不很好，所以它只用于抽取系统的第一级或内插系统的最后一级，其余各级则仍使用半带滤波器。这是HSP502I4中CIC滤波器和半带滤波器级连这种结构设计的依据。
（1）数字高通滤波器的设计
设采样频率为F=250Hz，为了减少孔径误差，其频率稳定度远远高于电网频率稳定度（由需要的处理精度确定）。其中对于孔径误差，它指因采样频率不稳定造成采样脉冲未在预定时刻t0出现，而是在t0之前或之后出现，所采样的值与实际t0时刻的值之差。其频率稳定度为max[|f－f0|]/f0，式中f0为标准频率，f为实际出现或允许出现的频率，且N=125，其中：
|Gd（k）|=[0，a1，a2，1，…，1，a2，a1]（6）
Gd（k）=exp（－jkpi（N－1）/N）k=0，1，2，…，N－1（7）
式中N为Gd（k）的长度，在计算机上调整a1和a2，可改变高通滤波器的频率特性。由傅里叶反变换可求得其N点单位抽样响应g（n）=IDFT（Gd（k）），且g（n）对称。
（2）由数字高通滤波器到多带阻带通滤波器
根据多抽样率思想，对g（n）进行插值，每一个g（n）后面插入K－1个0，令h（n）=g（n/K），n=0，K，2K，3K，…，（N－1）K；h（n）=0，n=其他。并取h（n）的长度为KN，K=F/50=5。
由多抽样率理论很容易推导出h（n）的频谱将是g（n）的频谱的K倍压缩。在matlab上仿真，由h（n）的频谱图可以看出，其阻带中心频率在0Hz，50Hz，100Hz，150Hz，200Hz处。
调整a1和a2的值，可达到阻带宽度为0.36Hz时，衰减超过60dB；阻带宽度为0.4Hz时，衰减超过52dB；通带下限频率（或上限频率）与阻带中心频率的差为2（F/N）/（F/50）=2×50/N=0.8Hz，通带减不超过3dB。在直流附近，低于0.18Hz的信号将被滤掉，衰减大于60dB，大于0.8Hz的信号将得到保留，其衰减不超过3dB，在通带内的纹波系数小于1.2%。
参考文献：
1．宗孔德，《多抽样信号处理》，清华大学出版社，2004
2．玉美、高西全、彭学愚，《数字信号处理》，西安电子科技大学出版社，2006
3．姚天任、孙洪，《现代数字信号处理》，华中科技大学出版社，2005
信号通信论文篇3
近年来，网络信息技术发展迅猛，但从来没有哪一款网络软件像腾迅QQ一样，在短短几年时间内全方位地冲击着青少年的生活。人们的阅读、交流、娱乐乃至部分商业活动越来越多地在QQ上进行。可是，在我们惊叹QQ创造的一个又一个奇迹时，QQ又为网络犯罪埋下了隐患。 今年1月16日，广东省深圳市南山区法院对备受网民关注的国内首宗盗卖QQ号案作出一审判决，以侵犯通信自由罪分别判处两名被告人曾智峰、杨医男拘役各6个月。我认为这一判决是合理的。有关盗窃QQ号的犯罪，我将从以下几方面论述： 一、如何认识QQ号 随着网络技术的发展应用，通信领域发生了重大变革。计算机数据通信日益成为现代通信主要形式，网络电话、电子邮件、实时短信等现代数据通信方式在现代社会生活中得到广泛使用。腾讯QQ作为一款即时通信软件，支持在线聊天、视频电话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、QQ邮箱等多种功能，并可与移动通讯终端等多种通讯方式相连。我们可以使用QQ方便、实用、高效的和朋友联系，加之它具有极为广泛的应用范围、极快的传输速度，短时间内它就被数百万人接受、使用。而QQ号不幸被盗则面临着网络好友失散、客户流失等严重后果，给我们生活、工作带来不可估量的损失。但是QQ是否属于财产呢？众所周知，QQ通常情况下是一种免费服务，申请、使用均是无偿的。所以它不具备价值，不属于法律意义上的“财物”，甚至也不同于用金钱买来的一些网络游戏帐号。所以QQ号码只是一种通信代码，本质上是无偿的用于数据通信的网络通信服务，所以法院对盗窃QQ号的行为定侵犯通信自由罪是合理的。 二、确认盗QQ号为侵犯公民通信自由罪的法律依据和犯罪构成 依照《刑法》第252条规定，侵犯通信自由罪，是指隐匿、毁弃或者非法开拆他人信件，情节严重的行为。只有符合此罪构成要件，才能认定为此罪。而对于此类涉及网络犯罪案件，全国人大《关于维护互联网安全的决定》中规定，非法截获、篡改、删除他人电子邮件或者其他数据资料，侵犯公民通信自由和通信秘密的按此罪追究刑事责任。QQ中存有大量的涉及个人隐私的个人资料和聊天记录，这些应当属于上述《决定》中的数据资料，所以盗QQ号是此类案件的一种特殊类型，其构成要件是： （一）犯罪主体。本罪的主体是一般主体，即年满16周岁具有刑事责任能力的自然人。 （二）主观方面。本罪在主观方面只能是直接故意，间接故意和过失不能构成本罪。如上所述，盗QQ号属于截获数据资料，直接侵犯了公民通信自由。所以不论出于何种动机，都不影响本罪的定罪，但可能会影响量刑的轻重。 （三）客观方面。本罪客观方面表现为截获、篡改、删除他人QQ中所保存的个人信息、聊天记录等数据资料。截获，是在与他人聊天的过程中通过某种网络工具或不正当手段盗取QQ号码及密码；篡改，指盗取QQ号后篡改他人QQ中的个人信息，意图达成某种目的；删除，指擅自删除他人QQ中的相关资料、聊天记录，使他人将无法看到本来聊天记录的内容。在这三种行为中，截获为篡改和删除的必要前提条件。从司法实践来看，行为人只要实施三种行为之一，就应当可以构成此罪。 （四）犯罪客体。本罪侵犯的直接客体是指公民的通信自由权利，包括与他人正常通过QQ通信交流的自由和为自己的数据资料保守秘密的自由。犯罪对象是他人 QQ中的数据资料。公民的聊天记录等数据资料存放在QQ中，都有个人密码进行保护。采取任何方法盗取密码侵犯他人的通信秘密，都构成侵犯通信自由行为。 此外，成立本罪除了必备以上四个方面的构成要件外，还必须具有严重情节行为。所谓情节严重，指盗取他人QQ号多次，并造成严重后果。 三、盗取QQ号犯罪的特点 盗取QQ号的犯罪是当今信息社会出现的新问题，与一般侵犯通信自由罪不同，它具有以下特点： 1、严重危害公民隐私权利。QQ作为实时短信服务，它比普通话音通信和邮件更能反映通信者个人信息，包括个人的行为方式特点、个人喜好、具体资料、性格特征等。例如在聊天记录中涉及到的有关个人生活、工作和经济状况的一些信息，以及曾向他人发送过的个人、家庭和居所的照片等。基于这些原因，盗取QQ号的犯罪更为严重地危害了公民的隐私权利。 2、隐蔽性强。QQ信息的收发是通过互联网来完成，行为人除了可以偷看被害人操作，记下登录密码，也可以用密码破解软件或通过多次尝试非法获取他人登 录密码，然后就可以在世界各地登录、使用他人的QQ号码并获取其中信息，而行为人的身份、作案地点很难被发觉。 3、反复作案可能性大。行为人一旦获取了他人QQ号的密码，而未被人发觉，行为人就会肆无忌惮，轻易地多次作案。而且行为人窃取到密码后立即更改，被害人再也无法取回QQ号码。如此一来，必然会危害到更多人的通信自由权利。 4、犯罪危害后果严重。盗取QQ号侵犯了公民的通信自由权和个人数据隐私权，对公民的人身、民主权利构成严重侵害。而且这种犯罪往往与其它犯罪有密切联系，很可能被进一步利用来实施其它犯罪行为，如诈骗、敲诈勒索等犯罪，给正常社会秩序造成巨大隐患和严重危害。 四、完善该项立法的必要性及立法建议 在现代社会，电子信息传输与社会各领域活动正常进行息息相关。盗取QQ号的犯罪可能影响到多种社会法益。例如盗取他人QQ号并与他人通信时，这种犯罪侵犯的是公民通信自由、通信秘密权利和公民隐私权利；盗取QQ号后侵用他人购买的Q币、网络硬盘等侵犯的是财产权或相关财产性利益；利用他人身份与他人通信或一些控制信息，更有可能进一步实施诈骗、敲诈等犯罪，严重危害社会秩序。可见，像QQ这类的信息传输安全对信息社会具有重要意义，应当受到刑法保护。同时，由于它涉及多种法益，不能为一种法益所包括，对这类侵犯数据传输安全的犯罪单独立法要比依照其它刑法处理更有利于对这类犯罪的惩治。 欧洲理事会《关于网络犯罪的公约》第3条规定：“各缔约方应在国内法律中建立这样的立法，或采取其他必要措施，把利用技术手段、故意实施的非授权拦截计算机数据的非公开传输的行为规定为犯罪。”我认为这一犯罪立法对解决各国刑法对拦截、盗用网络数据信息犯罪（以盗QQ号犯罪为代表）的立法有重要意义，能为网络数据传输和网络信息交流提供重要法律保护。而且这一公约是第一个反网络犯罪的国际法律文件，对协调一致立法产生了重要作用。我国在立法中应当借鉴该公约的规定，在刑法中增设“非法危害网络信息安全罪”（不知该罪名是否恰当）。这不仅是我国法规与国际接轨的需要，而且对于保护信息安全，保障社会信息化和维护社会正常秩序都有重要意义。
信号通信论文篇4
VLAN技术是将局域网设备从逻辑上划分成一个个网段，从而实现虚拟工作组数据交换。由于VLAN设置是在交换机上按逻辑来划分，而不是传统上的只能从物理上划分，因此VLAN技术的出现，可以满足根据实际应用情况，将同一物理局域网内不同用户逻辑地划分成不同的广播域需求。在设计VLAN并实现应用时，首先要确定如何划分VLAN。较为常见的VLAN划分方式包括：按照端口划分，按照MAC地址划分、基于网络层划分、以及基于IP广播和基于规则等方式。其中应用最为广泛、也是最有效的，是按照端口划分的方式，这种划分方式是根据以太网交换机的交换端口来划分的，将交换机上的物理端口分为若干个组，每个组构成一个虚拟网。由于基于端口划分VLAN的优点是定义VLAN成员非常简单，只要在接入交换机上进行相关设置即可，操作相对简单，适合任何大小的网络。同时，这种配置方式适用于网络环境比较固定的情况，与DCS网络构建后即在运营中不会轻易改变的实际情况较为符合，因此在地铁信号系统DCS网络交换机的配置中，一般都可以使用按照端口划分VLAN的配置方式。以赫斯曼交换机为例，按照端口划分VLAN，为不同端口赋予不同ID后的界面显示情况综上所述，为了有效避免信号系统DCS网络风暴的发生，可以将交换机端口划分到不同VLAN中。其原理为：在不同端口发出的所有数据帧上增加一个代表所属VLAN编号的ID，各个交换机端口只有在接收到所属VLANID的信息时，才会对该信息进行拆分处理，而在收到标有其他VLANID信息时，只会将该信息按照目的地址进行转发。这样就实现了通过在DCS网络交换机上应用VLAN技术，有效控制网络流量、降低网络风暴发生概率的目标。并且通过在交换机上进行VLAN的划分，可以起到减少项目建设的设备投资成本、简化DCS网络管理、提高网络安全性的作用。这里需要提出的是，有必要找到适合于信号DCS网络的划分原则，结合实际应用情况，将不同级别的信息进行合理区分。
3适用于DCS的VLAN划分原则
由于地铁信号系统DCS网络具有连接设备数量、类型较多，信息传输种类繁多的特点，在按照端口划分的VLAN配置方法对信号DCS网络交换机等进行配置时，需要寻找到合适的原则，将信号系统DCS网络中不同设备、不同信息类型进行全网的统一配置，既能有效避免网络风暴，又有利于维护人员进行维修检查。这就需要根据网络端口是否有用、该端口在网络中的作用、所传输的信息内容和特点等特征，将网络端口有序划分。例如，在网络的列车自动控制（ATC）信息、列车自动监控（ATS）信息、维护管理信息等带有不同功能及目地的信息，划分到不同的VLAN中。在信息有效传输的同时，也可以提高网络的安全性能。建议按照以下原则进行层层划分。
1）由于信号系统涉及列车行车安全，因此可先将交换机上多余端口统一划入“无用端口”的VLAN中，这样即使有其他设备接入到该端口上，也不会对有用端口间的网络通信造成影响。
2）进一步将有用端口进行分类，如该端口在信号DCS网络中只做收发，不对信息进行拆分和处理，即可将其划入“管理类”的VLAN中。
3）在DCS网络中，与“管理类”信息对应的是“业务类”信息，在此类信息中，建议先将涉及到列车控制安全的ATC信息独立划分出来，同时由于此类信息较为重要，需设计两路，可以划分至两个不同的VLAN中。
4）另外，“业务类”信息还包含其他非ATC信息，也就是非安全信息。对这类信息的划分，首先将其中的ATS信息独立划分出来，同样建议为两路。
5）同时，非安全类的信息也包含维护管理类信息，如维护支持、电源监控类等信息也需要划分到单独一个VLAN中，此类信息可以不进行冗余设置。
6）其他非安全类信息也可以通过实际情况进行VLAN设置，可以独立VLAN，也可统一划入一个VLAN，根据实际情况进行设置即可。建议的VLAN划分原则，以及该原则对应在信号系统中的传输内容示意。
信号通信论文篇5
0 引言
城市轨道交通是城市中的公益性交通基础设施，是城市百年大计的建设运营项目，也是目前正在蓬勃发展的行业。轨道交通项目一旦投入运营，就必须保持整个系统日以继夜的正常运行。而整个系统的正常运营，必须要以设备安全运行为前提和保障。
地铁设备主要有以下几个部分：车辆，供电系统，通信设备，信号设备，机电设备，工务设备等。为保证系统中所有设备安全、良好运行，必须有一套能协调各专业、行之有效的检修方案。
1 设备检修分类及内容
设备检修计划，按检修的目的，可以分为设备预防性检修计划、改善性计划检修、故障检修计划；按检修的深入程度，可分为大、中、小修、二级保养等；按编制的时间点，可分为年度检修计划、月度检修计划、日检修计划、临时检修计划。
在南京地铁运营分公司，在每日坚持对设备状态进行巡查的基础上，把信号设备的保养检修分为月检查、二级保养、小修、中修等几种等级，检修的时间间隔分别为月、季、半年（年）、10年。
1.1 月检查
月检查的检修间隔为每个月，针对对重要的（损坏后果很严重）、使用频率高、易损坏的零件进行例行检查，比如处于关键位置的道岔。月检查主要包括以下几个检修内容：⑴检查基本状态、检查紧固零件；⑵检查调整零件；⑶检查润滑及冷却系统；⑷检查启动和传动装置；⑸修理或更换易损件；⑹处理检查出来的缺陷，排除故障；⑺做好检修数据记录。
1.2 二级保养
二级保养的检修间隔为一个季度，检修内容与月检查几乎相同，检修的对象更全面。
1.3 小修
小修通常以半年(一年)为检修间隔，是对易损元件或者设备的一般缺陷进行维护性的检查和修理，以保证设备的正常运行。通常检修的项目比较多，检修的时间比较长，主要包括以下几个检修内容：⑴检查基本状态、检查紧固零件；⑵检查调整零件；⑶检查润滑及冷却系统；⑷检查启动和传动装置；⑸修理或更换易损件；⑹更换阀门；⑺更换填料和垫片；⑻处理检查出来的缺陷，排除故障等；⑼基本功能测试；⑽做好检修数据记录。以地铁信号系统的转辙机为例的检修内容如表1所示。
表1 室外的转辙机小修检修内容
序号
检修对象
转辙机的小修检修内容
1
检查基本状态、检查紧固零件
各部螺栓、锁轴检查、紧固；老伤裂纹检查
2
检查调整零件
道岔密贴(2mm/4mm试验)、锁闭、开程及表示缺口检查
3
检查润滑及冷却系统
锁闭框、锁闭钩、锁闭杆检查及油润
4
检查启动和传动装置
手摇转辙机交通论文，阻力检查；摩擦联结器、滚珠丝杠、动作杆检查；电机及速动开关组检查
5
修理或更换易损件
开口销、绑扎线检查
6
更换填料和垫片
转辙机盒子密封性检查
7
基本功能测试
手摇转辙机，阻力检查；转换力检查；道岔方正、磨卡别劲检查
8
处理检查出来的缺陷，排除故障等
排除检查出来的故障
信号通信论文篇6
0 引 言
传统的数字信号处理以奈奎斯特采样定理作为基础，在模拟/数字信号的转换过程中，采样频率大于信号最高频率的2倍，才能从采样得到的数字信号中无失真地恢复原始信号。在实际应用中，为保证信号处理效果一般采样频率为信号最高频率的3倍以上，采集到的冗余数据在后续处理阶段再滤除。然而，随着当前日益增加的信息需求量，信号频率越来越高，带宽越来越宽，在信息获取中对采样速率、处理速度和信息存储空间等提出越来越高的要求。这将造成对ADC和处理器的性能要求更高以及数据存储和传输的压力。但是，在许多情况下，信号是稀疏和冗余的，在某些变换域是可压缩的，在处理过程中冗余信息将被丢弃，多余的数据就造成了资源的浪费。针对这个问题，在过去的几年，一种新的理论压缩感知被提出来，它的核心思想是通过很少的非适应性，凸优化的线性测量来恢复稀疏信号。压缩感知的理论基础是建立在以下领域并发展而来，例如应用谐波分析、框架理论、拓扑几何、优化理论和矩阵分析等[1]。在该理论下，信号的采样速率不再取决于信号的带宽，而是取决于信息在信号中的结构与内容，因此在满足信号的可压缩性以及表示系统与观测系统的不相关性两大条件下，从低分辨观测中恢复高分辨信号就成为可能[2]。
压缩感知理论主要涉及三个核心问题：一是信号的稀疏表示；二是非相干测量矩阵设计；三是信号重建算法优化设计。在应用研究方面，其影响已经涉及很多应用科学，如无线电通信的认知无线电方向和信道编码、阵列信号处理、雷达成像、图形图像处理、生物传感、模拟信息转换等。利用压缩感知理论，模拟信息转换器被设计用来在较低速率下获取样本，然后在后端DSP成功恢复感兴趣的压缩信号。模拟信息转换器可以代替传统的ADC，以较低的速率对高速模拟信号进行实时采样，获取所关心的信息，有效解决了传统采样理论遇到的瓶颈。压缩感知理论最初是针对离散信号提出来的，把它应用到模拟信号的研究目前处于起步阶段，存在很多困难。模拟信息转换需要能够实时采样连续信号，而不能直接使用离散信号的测量矩阵，同时要求数字处理器有较强的运算能力，能够及时对高速信号进行感知，硬件实现困难。因此，该算法的复杂度优化和硬件可实现性成为压缩感知应用的关键点之一。
本文首先对压缩感知的基本理论进行了研究，对比分析了三种模拟信息转换器，介绍了常用重建算法，并通过仿真验证了模拟信息转换-信号重建结构的可行性，分析了实现结构的性能。最后，进行了总结并对压缩感知的研究趋势进行了展望。
1 压缩感知原理
4 结 论
由于现实环境中的大部分信号具有稀疏性或可压缩性，压缩感知理论利用信号稀疏性突破了奈奎斯特采样定理。事实上，把从对数据的采集直接转化为对信息的采集，就能以随机采样的方式，并用更少的数据采样点来完美地恢复原始信号。
本文介绍了压缩感知的基本理论，分析了压缩感知在模拟信息转换中的应用，并通过仿真验证了压缩感知理论的实际应用可行性。在射频和宽带无线通信信号的采样和信号检测分析中，基于压缩感知理论的欠采样系统的设计，能降低对高速ADC器件的依赖，可在有效减少数据量的同时，保证近乎完美地重建信号，降低系统资源消耗，提高系统性能。压缩感知理论在无线通信的频谱感知、信道编码、阵列信号处理等方面都得到了广泛的研究，从而推动了无线通信技术的进一步发展。可见，压缩感知具有十分重要的应用价值。
参 考 文 献
[1] ELDAR Yonina C， KUTYNIOK Gitta. Compressed sensing： theory and applications [M]. Cambridge： Cambridge University Press， 2012.
[2] 焦李成，杨淑媛，刘芳，等. 压缩感知回顾与展望[J].电子学报，2011，39（7）：1651-1662.
[3] CAND?S E， ROMBERG J， TAO T. Robust uncertainty principles： exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information [J]. IEEE Trans. on Information Theory， 2006， 52（2）： 489-509.
[4] DONOHO D. Compressed sensing [R]. Stanford： Stanford University， 2004.
[5] DONOHO D， TSAIG Y. Extensions of compressed sensing [J]. Signal Processing， 2006， 86（3）： 549-571.
信号通信论文篇7
伴随着雷达对抗干扰技术的发展，对电子干扰设备的性能提出了越来越高的要求，雷达信号瞬时带宽的提高也要求DRFM的带宽越来越高，传统的DRFM带宽扩展技术包括信道化带宽扩展和自适应带宽扩展方法，本文主要研究了基于纯信道化带宽扩展技术的DRFM带宽扩展方法。分析了纯信道化的DRFM带宽扩展技术的可行性，为其工程实现提供理论依据。
2 纯信道化带宽扩展DRFM系统结构
基于纯信道扩展技术的DRFM系统如图1所示，系统由6部分组成：功分器、下变频混频器、低通滤波器、DRFM子模块、上变频混频器、合路器。系统工作原理为：当模拟信号通过前端放大后由功分器分成多路信号，再将每一路信号分别与相应的本振信号进行混频，然后通过低通滤波之后取下边带，经过采用保持由相应的DRFM子模块进行采样进行存储或者回放。当要对数据进行回放时，每个DRFM子模块将存储的数据取出通过DA之后再此与相应的本振信号进行上变频，最后通过合路器将多路回放信号合成一路信号有天线发出去。
3 纯信道化带宽扩展技术数学模型
雷达干扰机接收到信号后，对信号进行放大，假设信号频段为～，在经过功分器之后在通过混频和滤波电路将信号频率平均分成n段，假设每一段信号的带宽均为B，则低n段信号频率为：
因此，在每个通道的信号经过滤波器之后的带宽都为B，假设功分器之前的信号为x（t），合路器输出为y（t），同时，假设整个带宽扩展系统的系统函数为h（t），则可得到：
为了便于讨论，我们采用复信号，针对第m个子通道，假设参与混频的本振信号的角频率为，设带通滤波器的系统函数为，输出信号的数学表达式为，则有
则可以得到，再假设本振信号的频率间隔也是B，也就是说h（t）在接收通带内全通，所以有y（t）=x（t）。
4 结论
论文分析了纯信道化带宽扩展DRFM系统结构，推导了纯信道化带宽扩展DRFM系统的数学模型，分析了纯信道化带宽扩展DRFM系统的可行性，为工程实现提供理论依据。
参考文献：
[1]杨小牛，楼才义，徐建良.软件无线电原理与应用.北京：电子出版社，2001。
信号通信论文篇8
蒙特卡罗（Monte Carlo）方法是一种基于随机试验和统计计算的数值方法，其基本原理是当需要求解的问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，可以通过一种“实验”的方法，用这种事件出现的频率来估计该随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。如果需要求解的问题不是一个随机事件问题，还可以通过数学分析找出与之等价的随机事件模型，然后再利用蒙特卡罗方法去求解。[1]
误码率是评价一个通信系统性能优劣的重要指标，但由于误码率的计算公式复杂，甚至在很多情况下无法得到解析解。[2～3]因此通过蒙特卡罗方法模拟实际的通信过程，得到仿真的通信系统误码率就成为一种方便的手段，特别适用于难以对检测器的性能进行分析的情况。
一、多种二进制基带信号的传输与接收
1.正交信号的传输与接收
在数字通信系统中，0和1组成的二进制数据可以用两个正交波形s0（t）和s1（t）来传输，传输信号通过加性高斯白噪声
信道（AWGN）后叠加了功率谱密度为 （W/Hz）的噪声n（t）。
接收端的信号可表示为：
r（t）=si（t）+n（t），i=0，1；0≤t≤Tb （1）
接收端在接收到信号r（t）后，判断在区间0≤t≤Tb内发送
是0还是1。接收机的设计原则是使差错率最小，满足这个原则的接收机称为最佳接收机。AWGN信道的最佳接收机可以由信号相关器和检测器组成。图1所示：
图1 最佳接收机方框图
信号相关器将接收到的信号r（t）与两个可能的发送信号s0（t）和s1（t）做互相关，假设s0（t）是已发送信号，相关器计算在区间0≤t≤Tb内的两个输出，得：
（2）
式中，n0和n1为信号相关器输出端的噪声分量；Eb为脉冲信号s0（t）的能量。同理，当s1（t）是已发送信号，相关器计算得到两个输出为r1（t）=Eb+n1而r0（t）=n0。
在t=Tb时刻对这两个输出r0（t）和r1（t）采样后，判决器将比较r0（t）和r0（t）并按如下规则判决：当r0>r1时，传输的是0。当r0
因为s0（t）和s1（t）是正交的，所以理论误码率为[1、4]：
（3）
2.双极性信号的传输与接收
在s0（t）和s1（t）是双极性信号时，有s1（t）=-s0（t）。此时图1所示的最佳接收机只需要一个相关器即可。假设相关器与s0（t）做互相关，当发送的是s0（t）时，相关器的输出r=Eb+n，当发送的是s1（t）时，相关器的输出r=-Eb+n，噪声分
量n的方差 ，最佳判断器与阈值0相比较，若r>0则判
断s1（t）被发送，若r
因为s1（t）=-s0（t），所以理论误码率为[1、4]：
（4）
3.单极性信号的传输与接收
用单极性信号来传送二进制序列，若信息比特为0，则不传送任何信号；若信息比特是1，则发送信号波形s（t）。因此，接收到的信号波形可以表示为：
与双极性信号一样，单极性信号的最佳接收机也只需要一个相关器。理论误码率为[1、4]：
（5）
二、二进制基带通信系统的蒙特卡罗仿真
在通信系统仿真中经常采用蒙特卡罗方法来实现误码性能的估计。为了说明问题，以加性高斯白噪声（AWGN）信道下二进制基带信号的误码性能为例，说明如何使用蒙特卡罗方法进行通信系统的误码性能仿真。
1.正交信号数字通信系统的仿真模型
用Simulink建立一个正交信号数字通信系统的仿真模型如图2所示。[1]
图2 正交信号数字通信系统误码性能仿真框图
在该系统模型中，主要包含以下模块：
（1）Random Integer Generator随机整数产生器模块，用它来产生消息比特。
（2）Porduct乘法器模块，在发送端产生s0（t）和s1（t），在接收端则与s0（t）和s1（t）进行相关运算。
（3）AWGN信道模块，用来对发送信号叠加高斯白噪声。
（4）Cumulative Sum累加器模块与乘法器Product2、Product3一起完成相关运算。
（5）Relational Operator关系操作模块用来对相关器的输出进行判决。
（6）误比特率统计模块（BER Calculation），对发送比特和解调比特进行比较，计算误比特率。
设置模型发送nsymbol=100000个数据比特，SNR的范围[0～12]dB，Simulink模型运行结果见图3。
通过曲线分析可知，蒙特卡罗仿真差错率与理论差错率在低信噪比情况下完全一致，而在高信噪比发生了一定的偏差。产生这一结果是因为蒙特卡罗的仿真精度和仿真次数N有密切关系。一般情况下，蒙特卡罗估计是无偏的，N越小，估计的方差就越大；N越大，估计的方差就越小。当N∞时，则估计值收敛于真实值。为了保证仿真精度，蒙特卡罗仿真次数N与给定差错率pe的关系应满足[5]N>10/pe。
由上式可知，当信噪比Eb/N0=10dB时相应的误码率数量级N在10-3以下，根据公式N>10/pe可知为了保证仿真精度与理论值的吻合，N应该大于104次。而上图的仿真误码率曲线是在固定仿真次数为105次的情况下得到的，故仿真误码率曲线与理论曲线基本吻合。当Eb/N0=12dB时相应的误码率数量级在10-5以上。根据公式N>10/pe可知为了保证仿真精度与理论值的吻合，N应该大于106次。而上图的仿真误码率曲线是在固定仿真次数为105次的情况下等到的，故仿真误码率曲线与理论曲线出现偏离。
根据上述分析可知，如果想要使信噪比较大时仿真曲线与理论曲线也比较吻合，可以在信噪比较大时，根据式子N>10/pe采用适当的仿真次数即可解决此问题。
2.双极性和单极性信号数字通信系统的仿真模型
与图2相比，双极性仿真模型只需要一个相关器与s0（t）相关，最后的判决器与0进行比较。单极性与双极性的仿真模型基本相同，只是在二进制数据源的输出端有很小的变化，因此两个模型可以通用。
对3种信号数字通信系统，在不同信噪比下，发送N=100000个数据比特，理论误码率结果图4所示：
从图4可以看出，单极性信号的误比特率高于双极性信号，与双极性信号似乎相差6dB，与正交信号也相差3dB。但是，需要注意的是，使用单极性信号，其平均发送的能量比双极性信号和正交信号少3dB。因此，单极性信号与正交信号性能是相同的，与双极性信号相差3dB。
三、结 论
文中对3种二进制基带通信系统的信号传输和最佳接收进行了理论分析，在此基础上，讨论了以误码率为性能指标的蒙特卡罗仿真建模方法，对蒙特卡罗仿真方法的试验精度等方面进行了性能分析。蒙特卡罗方法在通信系统的仿真中有着广泛的应用，因此有必要对其仿真方法进行研究，更好的运用这种方法解决实际工程问题。
参考文献
1 邵玉斌.Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析[M].北京：清华大学出版社，2008
2 Shanmugan K S.通信系统仿真原理与无线应用（肖明波等译）[M].北京：机械工业出版社，2008
信号通信论文篇9
本文在前人研究的基础上，提出了一种互补的方法，解决了之前的一些问题，并更加快捷有效的提取出弱目标信号。
1.关于随机共振和混沌理论的研究
1.1 随机共振
随机共振的核心是由输入信号、随机噪声信号和一个输出信号组成的双稳态系统。对于线性系统来说，输出信号的信噪比通常应该正比于输入信号的信噪比，噪声信号幅值的增加将会导致输出信号的信噪比的减少。然而随机共振却大不相同，其特点是随着输入噪声信号幅值的增加，输出信号的信噪比也增加。
非线性朗之万方程（LE）通常被用来研究随机共振系统[1]：
图1为一个由两个势阱和一个势垒组成的双稳态系统[2]。
随机共振方法是通过调节非线性随机共振系统的参数，使信号、噪声和非线性系统三者之间达到某种匹配，即所谓的随机共振，此时噪声的能量将向信号转移，从而增大信噪比，且此时的非线性系统在两个势阱间按信号的变化频率进行翻转。但由于奇倍频现象的存在，其仅适合于对单频弱信号的检测，对强噪声背景下未知或复合信号的检测不再适用。本文将会介绍一种与混沌理论相结合的方法来解决随机共振的奇倍频现象从而使其能检测出多频信号。
1.2 混沌理论
混沌理论（Chaos theory）是关于非线性系统在一定参数条件下展现分岔（bifurcation）、周期运动与非周期运动相互纠缠，以至于通向某种非周期有序运动的理论[3]。它被广泛应用于生物学、化学、物理学、地质学等领域。混沌的最大特点就在于系统的对初始条件十分敏感。杜芬振子时被研究较多的混沌振子之一。数学模型如下：
当没有输入信号，即s（t）=0，使逐渐增大，通过观察可得系统将依次经历小周期运动、混沌运动和大周期运动等状态，其混沌运动和大周期运动相图分别如图2、图3所示：
由于混沌系统对规律性的微小扰动异常敏感、对大于扰动的噪声不敏感的突出特点，使得混沌理论在微弱信号检测领域大有用武之地。
但是，目前对于混沌理论检测弱目标信号的方法还不够完善，相关的参考文献也较少。其缺点比如检测时需要设置多个振子（通常需要至少72个振子），还要采用二次采样法，使得误差较大，且计算量大等。本文利用混沌理论的优点，避开其劣势，从而比传统的混沌信号检测方法更加有效。
2.弱小信号的提取过程
2.1 奇倍频现象（频率检测与幅度测量）
设实际中采集到的信号为：
A为弱正弦信号的幅度，f为频率，表示均值为0，方差为1的高斯白噪声。当信号很小并且淹没在强噪声之中时，将该信号带入郎之万方程，用四阶龙格库塔法求解上述非线性微分方程，可得出输出信号。图4为一输入频率为0.2HZ的正弦信号，输出信号的频域图：
可以发现，在0.2HZ处有一个明显的波峰，这正是我们需要的弱周期信号的频率。这就是非线性系统有的信号调制噪声的随即共振现象，在此过程中噪声的能量通过非线性系统转移给了弱信号。
然而，通过实验发现，对于多频率复合信号而言，输出信号的频域图中会出现虚假的多余的频率（如图5所示）：
因此在复合弱信号的情况下，随机共振方法不再适用[4]。
为了解决该问题，本文提出了一种与混沌理论相结合的方法来过滤不必要的虚假频率。
由之前的分析可以知道，如果待测信号中含有与混沌振子的参考频率同频的信号，则一定能使混沌振子的相轨迹处于大周期状态。而由于混沌系统对随机噪声的免疫性，因此即使是强噪声也不能使系统发生相变，只能使混沌在其轨迹附近做较小的波动，通过对特定状态下的Duffing振子施加周期摄动力，使系统由混沌状态突变到大尺度周期状态，从而根据系统相平面轨迹的变化，来滤除虚假频率。
通过随机共振系统后，提取出输出信号频谱图中的各个波峰处的频率，用来作为混沌振子的参考频率，即可得到一组混沌检测子，调节各个混沌振子的参数，使之处于由混沌状态向大周期状态过渡的临界状态，得到此时的策动力，再让弱复合周期信号分别作用于这组检测子，由于只有参考频率为真实信号频率的检测子才相变为大周期运动，而其余虚假频率仍将处于混沌状态，这样就可以得到弱复合信号的各个真实频率。同时，当系统进入大尺度周期状态时，继续调节策动力，使得系统再次处于混沌到大周期的混沌临界状态，此时得到的，则可求得待测信号的幅值为。
经多次试验得出结论，该方法不仅能克服以往混沌理论在信号检测中的缺点，即极大减小所需设置的混沌振子数、从而减少工作量，同时，相对于其他方法，本方法又结合了随机共振理论，从而相对更加准确的取出真实信号的频率，并且通过调整策动力来求得目标弱信号的幅度。由于在整个检测与提取过程中，只涉及到噪声的能量，与噪声的统计特性无关，因此该方法也适合于其他非高斯白噪声或色噪声等复杂噪声背景下的弱信号检测。
2.2 自适应算法
在获得弱复合信号的频率和幅度后，接下来要做的就是从高噪声背景下提取出弱目标信号。本文提供了一种自适应弱信号提取的系统，该系统可以根据不同频率的目标信号自动改变系统参数，使输出信号的波形和目标信号波形达到最大程度的一致性。主要思想就是以获取到的频率和幅度作为参考信号，将系统输出信号与该参考信号进行互相关分析，将互相关系数作为随机共振的测度指标。
通过大量的实验和分析可知，双稳态系统的参数对随机共振效应起着重要的影响，仿真分析发现，通过调节系统参数可以使系统产生随机共振。
本文采用了较为简单快速的、现行、固定步长的迭代算法。通过逐步增加系统参数的大小，使信号通过改变参数的系统，利用四阶龙格库塔算法进行数值迭代，得到系统输出。之后将每个参数点对应的输出信号与参考信号作互相关分析，求出互相关系数最大时对应的系统参数点。最后，利用分析出的最优参数来设置双稳态系统，使其达到随机共振状态。这时，输出的信号就可以最大程度的反映出可能存在的多频周期信号。
最后，噪声增益的调节虽然不能导致系统发生随机共振，但是它可以更好的提高信号提取的精度，笔者也设计了基于信号增益调节的自适应算法，对调节系统参数的自适应算法进行补充，由于方法和调节系统参数的方法相同，这里就不多加赘述了。
3.结论
本文提出了一种随机共振和混沌理论相结合的方法来检测提取出高噪声环境下弱目标信号的幅度和频率，并以该幅度和频率作为参考信号，通过自适应系统，求解互相关系数来调整随机共振系统参数，从而得到较优输出多频信号，且在色噪声等复杂噪声背景下同样适用。
参考文献
[1]胡岗.随机力与非线性系统[M].上海科技教育出版社，1994：17-34.
[2]L.Huafeng，B.Rongtao，X.Bohou.Intrawell stochastic resonance of bistable system[J].Journal of Sound and Vibration，2004：155-167.
[3]宁爱平.混沌背景下弱信号检测方法的研究[J].太原理工大学，2006.
[4]冷永刚，王太勇.二次采样用于随机共振从强噪声中提取弱信号的数值研究[J].物理学报，2003，52（10）：2432-2437.
[5]温熙森.微弱特征信号检测的随机共振方法与应用研究[D].长沙：国防科技大学，2004.
信号通信论文篇10
0 引言
信号与系统是电子信息专业必修的一门重要专业基础课程。也是一门难学难教的课程，一方面由于该课程具有不同于先修课程的思维方式，而且数学能力要求比较高，其内容涉及到例如线性微分方程、积分变换、复变函数、离散数学等多门数学课程的内容，所以学生感到难学；另一方面由于该课程对理论和实践两个体系都有很高的要求。而学生缺乏对实际系统的感性认识，抽象难于建立系统模型，课程中大量的繁杂而应用性较强的内容不能实际动手设计、调试、分析，严重制约了教学效果。为了使学生有更多的机会把所学到的基本理论与实际问题结合起来，提高学生分析、解决问题实际能力，为今后工程应用打下基础，我们迫切需要对现有的教学方法、教学手段进行改革。利用目前工程界流行的仿真软件LabVIEW进行信号与系统仿真分析与设计，对电子信息专业学生具有重要的意义。
1 信号的调制与解调基本概念
1.1 调制原理
带通通信系统都是以正弦波为载波，调制的一个重要目的就是将信号的频带搬至给定的信道中，以幅度调制为例。如图1。
1.2 解调原理
从调制信号中恢复出信号的过程称为解调，分相干和非相干两类。采用相干解调时，接受机将对接收信号进行相位估计，在理想情况下，从中得到一个与到达信号的载波同频同相的参考信号为本振信号，本振信号与到达接收机的信号混频后，再经一个低通滤波器就可把原始基带信号恢复出来。如图3。
可见，经过低通滤波器后，上式中的第二项被滤除，仅留下第一项，即为原始基带信号。
2 实现信号的调制与解调的仿真
2.1 LabVIEW介绍
利用LabVIEW提供的模板VI程序完成信号的调制与解调的仿真，LabVIEW是一种以数据流驱动的图形化编程语言代替文本编程语言创建应用程序的开发工具，可用于测量、过程控制和数据分析。其数学分析库中包含了数以百计的VI程序，能够进行各种时域与频域信号分析，是信号分析与仿真的理想工具。
2.2 LabVIEW编程设计
通过LabVIEW的VI程序框图，调用函数模板（ Function Palette）中各功能模块构成仿真框图，在仿真过程中，可以双击各功能模块，随时改变参数，获得不同的仿真效果。本文使用10.1Hz低频正弦信号作为被调制的基带信号，信号幅度由可调的数字控件Am控制，并加上一固定直流偏置（+10），及一个可调的直流电平数字控件1。载波频率为101Hz的正弦信号，将得到的调制信号用相干载波相乘后经低通滤波器即恢复出原基带信号。我们取Am = 2，1 = -6可得到信号调制解调波形如图5。可见经过调制、解调、滤波后可恢复原基带信号。
3 结束语
LabVIEW的实际涵盖内容非常深和广，完全可以满足复杂的工程计算和分析的要求，对于电子信息专业的学生，这个非常有用的工具，将使我们从繁琐的底层编程中解放出来，使信号处理及实现的效率大大提高，把更多的时间花在解决问题上，无疑会提高工作效率。
我们用LabVIEW仿真软件对信号与系统课程相关理论结合工程实际进行仿真，无疑从另一方面为教学提供了一个很好的平台。它不仅帮助学生理解和掌握该课程相关理论，同时通过这种仿真实验提高了学生动手能力。我们力图通过信号与系统课程教学模式的改革，探索多维度学生能力培养的内容及途径。为学生今后进一步学习信号处理、网络理论、通信理论、控制理论等课程打下良好的基础。
参考文献
[1] 管致中.信号与线性系统[M].北京:高等教育出版,2004.
[2] 金波,凃玲英.信号与系统基础[M].武汉:华中科技大学出版社,2006.
信号通信论文篇11
随着通信技术的发展，无线通信环境日益复杂。通信信号在很宽的频带上采用不同调制参数的各种调制方式。对未知信号的调制方式的识别可提供信号的结构、信号源特性等有用信息，并可以为信号的解调提供相应的参数，从而为有效识别和监视这些信号提供依据。这些技术的研究和开发不仅在现代信息对抗系统中，通信对抗中可以得到重要应用，也在无委会电磁频谱管理中可以得到非常大的应用。因此根据物业委员会的频谱管理要求和信号侦查等技术要求，结合无线通信的信道特性，进行系统平台的原理设计和验证，基于C语言进行系统的构建和实现。
该平台拟软件无线电架构进行设计，可以将中频数字通信信号进行数字化处理、分析和参数估计，通过这一系列的参数估计和分析达到将通信的调制方式识别的目的，并实现信号的参数估计（带宽、载波频率、符号率等）与均衡，最终将数字通信信号解码还原成相应的信号星座中的数据。
1 调制方式识别的模型
调制信号的识别问题的实质是模式识别，其核心是特征参数的选取与分类器的设计。特征参数的选取是基于对信号的认识和分析，信号的时域频域分析是信号理论的基础，其时域频域特征也是调制识别的基本特征。基于判决树的分类方法逻辑简单，易于实现。一个基于判决理论方法的调制自动识别器一般由三个部分组成：预处理、特征提取和调制自动识别。原理框图如图1所示。
图1 调制方式识别的模型
预处理的主要功能是对信号进行中频处理得到用于识别的基带信号。预处理主要包括了载波估计，符号速率估计，下变频，符号同步等基本的解调模块。预处理之后的信号能够更好的用于信号调制方式的识别。
特征的提取是识别的主要部分。不同的调制方式在时域频域上有着不同的特征参数，利用这些参数可以识别出不同的调制方式。本文征的提取是基于不同调制方式的频域特征和高阶统计量的联合特征。判决识别模块的功能是通过提取到的特征与设置的阈值进行比较，从而判断出调制类型。
2 信号模型
对于该项技术的研究中，主要涉及到各种调制方式的识别和相应的参数估计，如用于识别的不同调制信号参数的估计、用于解调的参数估计，如带宽、载波和符号率等估计。下面以MPSK和16QAM调制方式的识别为例进行方法的阐述相应的信号模型。发射端的MPSK及16QAM信号可以用统一的信号模型来
表示：
（1）
其中，分别为信号的I路和Q路基带信号。是成型滤波器，一般情况下选用根升余弦滤波器，为符号持续时间，为信号的初始相位，为载波频率，是不同调制方式下的I，Q路符号集，且信号的功率，符号集对应的取值如表1所示。经过高斯白噪声信道之后的信号可以表示成为：
（2）
其中是信道中均值为0方差为的高斯白噪声。
在接收端，信号的载波频率以及符号速率都是未知的，需要对信号的载波频率和符号速率进行估计。本文中符号速率的估计是基于对信号包络的检测，载波频率的估计采用的是频率中心法，具体的过程在下文介绍。
在符号速率估计过程中，设引入的符号偏差为，则得到的存在符号偏差的离散数字信号为
（3）
其中，，是采样时间。
高阶统计量是指高阶矩，高阶累积量以及它们的谱，即高阶矩谱和高阶累积量谱这四种主要的统计量。对于复平稳信号，其高阶矩表示为：
（4）
高阶累量表示为：
（5）
其中表示求累量。设接收端的信号简记为：，其中为信号，为高斯噪声，由高阶累量不变性可以得到：
（6）
现代通信理论有零均值高斯白噪声的M（M>2）阶累量为零，所以
（7）
可以看出如果一非高斯信号是在与之独立的加性高斯噪声中被观测的话，那么观测过程的高阶累积量将与非高斯信号过程的高阶累积量相等。因而，使用高阶累积量作为分析工具，理论上可以完全抑制高斯噪声的影响。信号的各阶高阶累量取决于信号的调制类型，因此通过计算信号高阶累量理论上可以识别出不同的调制方式，这是本文调制方式自动识别的理论出发点。常用的高阶累量与高阶矩之间的关系表示如下：
（8）
（9）
（10）
（11）
（12）
（13）
（14）
文献[2]给出了MPSK信号以及16QAM信号在载波同步，符号同步的情况下常用的高阶累量的理论值如表1所示，表中的表示信号的功率。
表1 符号载波同步下的MPSK及16QAM信号的常用高阶累量值
高阶累
积量 C20 C21 C40 C41 C42 C60 C63
BPSK P P 2P2 2P2 2P2 16P3 13P3
QPSK 0 P P2 0 P2 0 4P3
8PSK 0 P 0 0 P2 0 4P3
16QAM 0 P 0.68P2 0 0.68P2 0 2.08P3
3 载波偏差对调制方式识别的影响
从表2的数据我们可以看到，不同的调制方式其各阶累量是不完全相同的，这就给我们提供了对这些调制方式识别的理论依据。但是这些值的计算是在载波，以及符号完全同步的情况下的到的，而工程应用中不可能完全做到载波和符号完全同步。载波估计模块也只是对信号的中心频率做了一个大概的估计，因此总是存在一定的频率和相位偏差。在有频率以及相位偏差的情况下表1中的值将会发生较大的变化，图2可以说明这一点：
图2 载波偏差为0.01时不同调制方式的值
从图2中可以看到当存在载波偏差的时候，的值与理论值相差较大，由于高阶统计量都与M20，M21有关，因此我们对这两个统计值做推导来说明载波偏差对高阶统计量的值的影响。引用式（11）得到存在载波偏差的基带信号为： （15）
取信号的二次方得：
（16）
对信号进行化简处理：
BPSK： （17）
QPSK： （18）
8PSK： （19）
16QAM：
（20）
计算得：
BPSK： （21）
QPSK：
（22）
同理，8PSK，16QAM信号M20=0。
工程中，一般用平均值作为统计平均值的估计即：当存在载波偏差的时候，= 0。因此，载波偏差会使BPSK信号的M20接近0，而由于QPSK，8PSK，16QAM信号的统计平均值本质上就为0，因此载波偏差不会对其M20造成影响。同理，M40理也会受到类似的影响，所以这类高阶统计量将不适合用来作存在载波偏差信号的特征值。
若对信号的二次方模值求均值可以得到：
（23）
从上式可见，对于任意的载波偏差，信号的模值与载波频差没有关系，因此，将不受载波偏差的影响。同理，类似M42等高阶统计量也不受载波偏差的影响，因此存在载波偏差的时候我们可以选择这一类统计量作为判断的特征值。
4 存在载波偏差的MPSK信号以及16QAM信号的识别
上一节的分析中我们可以看到当信号具有载波偏差的时候，文献[2]定义的部分判决特征值将不适用。本文中根据信号的特点选择参数，以及信号本身的频谱关系来自动识别信号的调制方式。
1）BPSK信号的识别。
当信号是BPSK信号的时候，。由此可见BPSK信号的二次方频谱存在一个单频，而其他形式的PSK或者16QAM都不具备这样的性质，不同调制方式的二次方频谱如图3所示。
a
b
c
d
图3 的频率谱，a：BPSK，b：QPSK，c：8PSK，d：16QAM.SNR=10dB，载波偏出为0.01
从图中可以看出，无论是否存在载波偏差，BPSK信号都会有一个单频分量（没有载波偏差的时候，单频=0Hz），其他几种调制方式的频谱不具备单频的性质，因此检测信号的频谱的单频性质可以识别出BPSK信号。
为了识别出存在载波偏差的16QAM信号，定义判决特征值：，则不同调制方式的F值如下表2所示。
表2 不同调制方式的值
高阶累积量 F
16QAM 2.08E3 0.68E2 13.7594
QPSK 4E3 E2 16
8PSK 4E3 E2 16
我们可以看出16QAM的与QPSK以及8PSK的都不一样，因此计算信号的值可以识别出16QAM信号，图4为不同信噪比下的QPSK，8PSK以及16QAM的的值，其中设定判断阈值为15。
图4 不同信噪比下QPSK，8PSK，16QAM的的值
由于QPSK信号的平方也应该具有BPSK信号的特征， QPSK信号的四次方为：
从上式中可以看出，QPSK信号的四次方频谱也具有BPSK信号二次方频谱的特点，即具有单频分量，而8PSK信号却不具有这样的特点，因此从频谱的关系中我们可以识别出8PSK信号以及QPSK信号。图5所示为QPSK，8PSK信号的四次方频谱。
a QPSK
b 8PSK
图5 的频率谱， （SNR=10dB，载波偏出为0.01）
对于含载波偏差的MPSK和16QAM的识别过程，从以上的分析中可以得出含载波偏差的MPSK和16QAM的识别框图如图6所示，其中th（F）表示对判决的门限值，本文中th（F）=15，具体的步骤为：
1）检测的频谱，若存在单频，则原信号是BPSK，转入步骤4），否则转2）。
2）计算的值，如果
3）检测的频谱，若存在单频，则原信号是QPSK，否则为8PSK，转入步骤4）。
4）返回检测结果。
图6 存在载波偏差的MPSK及16QAM的识别过程
5 仿真结果
本文中分别对100个MPSK及16QAM信号在不同的信噪比条件下进行仿真，并令th（F）=15，仿真时的参数设置如表3所示，仿真结果显示在表4和表5以及图7中。
表3 仿真参数
参数名称 参数值 备 注
符号个数 1000
符号速率fb
（MBoud/s） 3
采样频率fs（MHz） 48 符合带通采样定理
载波频率fc（MHz） 6
过采样因子U 8
符号速率偏差 估计的符号速率 存在偏差
载波偏差 估计的频率 估计的频率都不是精确值，存在载波偏差
根升余弦滚降因子 0.35 成型、匹配滤波
信道信噪比Eb/N0（dB） [0：1：19] AWGN信道
表4 SNR=0dB时自动识别的结果（识别概率%）
输出输入 BPSK QPSK 8PSK 16QAM
BPSK 100 0 0 0
QPSK 0 98 1 1
8PSK 1 0 99 0
16QAM 0 2 6 92
表5 SNR=5dB时自动识别的结果（识别概率%）
输出输入 BPSK QPSK 8PSK 16QAM
BPSK 100 0 0 0
QPSK 0 100 0 0
8PSK 0 0 100 0
16QAM 0 0 0 100
图7 不同信噪比下各调制方式的识别率
从表4以及表5可以看出，在信噪比较低的时候，识别率仍然可以达到较好的效果，尤其是BPSK信号的识别率在低信噪比下仍可达到100%，当信噪比高于5dB的时候，16QAM信号的识别率也可以达到100%。
6 结论
本文通过高阶累积量的方法进行MPSK信号的调制方式识别的研究，进行了相应的信号模型的建立，提出了相应的实现方法，仿真结果表明，该方法是可行的的，可以应用到相应的系统设备中。
信号通信论文篇12
连续波雷达[1]按照发射信号的形式可以分为：非调制的点频、多频连续波雷达，调频连续波雷达等，本文阐述的雷达采用点频连续波体制。连续波雷达接收机除接收到目标回波信号外，还包括发射泄露信号，连续波雷达的体制决定了雷达发射信号对接收通道的发射泄露比较严重，发射泄露主要影响目标的检测。如何有效的将发射泄漏信号抑制到足够低的程度是连续波雷达设计所必须解决的问题。
1 系统概述
1.1 系统简介
某连续波雷达由1个发射单元、3个接收单元等组成。雷达工作时，发射天线发射电磁波，3个接收天线分别接收目标回波。
每个接收通道[2]由LAN（低噪声放大器）、混频器、对消器、AGC（自动增益控制）和中频放大器等组成，图1为该雷达接收通道的原理框图。
1.2 系统参数
某点频连续波雷达发射功率为50dBm，收发空间隔离约为85dB，接收机输出端的饱和电平约为9dBm，整个接收通道的增益为73dBm，自动增益控制的增益控制范围为0～60dB。
2 对消技术的分析
信号之间的对消[3]使用对消器便可以达到，对消时要尽量减小两路对消信号之间幅度差，尽量保证两路对消信号相位相反。
若泄露信号为v1，对消信号v2，泄露信号与对消信号偏离相位相反方向的角度值θ。
发射天线通过空间隔离向接收机泄露的发射泄露功率为50dBm-85dB=-35dBm；接收机饱和输出为9dBm，接收机增益为73dBm，则可以得到使接收机饱和的最小泄露输入为9dBm-73dBm=-64dBm；则要使发射泄露信号不堵塞接收通道，要求中频对消达到-35dBm-{-64dBm}=29dB，毕业论文根据理论计算，可以看出中频对消的设计满足要求。
3 实验分析
实验环境：在空旷的地方进行，以减小环境对雷达的影响；
实验仪器：采用频谱分析仪测量数据；
实验条件：接收机关闭对消支路，设置AGC使接收机不饱和，测量雷达在不同俯仰扫描角时的最大泄露信号。
由表1可得，接收机1前端最大输入泄露信号为-34.54dBm，则要使发射泄露信号不堵塞接收通道1，要求中频对消达到-34.54dBm-{-64dBm}=29.46dB，由前文可知理论计算的中频对消量可以达到30dB，可以看出中频对消的设计满足要求。
接收机2前端最大输入泄露信号为-60.88dBm，则要使发射泄露信号不堵塞接收通道2，要求中频对消达到-60.88dBm-{-64dBm}=3.12dB，由前文可知理论计算的中频对消量可以达到30dB，可以看出中频对消的设计满足要求。接收机3前端最大输入泄露信号为-52.49dBm，则要使发射泄露信号不堵塞接收通道3，要求中频对消达到-52.49dBm-{-64dBm}=11.51dB，由前文可知理论计算的中频对消量可以达到30dB，可以看出中频对消的设计满足要求。
4 结束语
本文阐述的雷达采用点频连续波体制，连续波雷达发射信号对接收通道的发射泄漏一直是影响目标检测的主要因素之一，因此，发射泄露必须进行有效抑制。本文采取了中频对消对发射泄露进行了有效的抑制。从理论计算方面，中频对消的设计满足要求；经过试验的验证，中频对消的设计满足要求。
【参考文献】
信号通信论文篇13
随着社会发展，人们的生产生活对语音信号质量不断提出更高要求，而语音信号传输过程中不可避免的要受到噪声污染，因此，加强语音信号降噪研究，对改善语音信号质量，提高语音信号清晰度，具有重要的现实意义。语音信号降噪时需先将其变换到临时的域中，对语音信号进行降噪处理再进行恢复，变换的关键在于实现语音信号与噪声信号的良好分离。这种变化的实现需要借助专门的技术如小波变换、经验模态分解（EMD）以及短时傅里叶变换等，其中小波变换具有多尺度、多分辨率等优点，在语音降噪中效果明显。EMD降噪的实现原理主要是借助其滤波特性，其中阀值法和尺度滤波法是常用的降噪方法。
2.含噪声信号去噪模型
语音的产生是随机的，具有非平稳性、时变性特点。众所周知，语音信号传输需进行编码处理，并通过介质完成传输的整个过程，期间受多种因素影响形成多种类型的噪声，与干净的语音信号进行叠加，给语音信号造成干扰，由此便得出含噪声信号的去噪模型：干净的语音信号f（t）与噪声n（t）叠加形成的x（t），并经过语音增强系统处理得到含有噪声语音信号y（t），其中这里的噪声为高斯白噪声，方差为σ，服从正态分布N（0，σ2），表达式为：x（t）=n（t）+f（t）。
3.两种降噪理论分析
3.1小波降噪
为此，人们提出一种基于幅度的阀值去噪方法，即，在小波域中语音信号能量较为集中，主要存在几个系数中，而这个几个系数是有限的。与语音信号不同的是噪声信号分布较为广泛，涵盖整个小波域。信号进行小波分解处理后，语音信号的小波变换系数较噪声的大，由此便可确定一阀值用于判断系数的影响因素。当小波系数较阀值小时，噪声是影响小波系数的主要因素，反之，是语音信号影响小波系数，因此，确定合理的阀值，便可达到语音信号去噪的目的。
在确定阀值时，软阀值函数、硬阀值函数应用比较普遍，其中前者具有平滑性、续性特点，当小波系数较高时，进行阀值处理后的小波系数和原始语音小波系数之间存在误差，影响重构语音信号质量；后者在保持边缘特性上效果较好，但受整体不连续性影响，降噪处理后的语音信号会引入新的噪声。为保证降噪质量，在对软阀值函数进行分析的基础上，提高函数的阶次，形成新的阀值函数：
其中公式a的取值在0～1之间。
新阀值函数在其他阀值不连续的点可平滑过渡，并且在小于阀值范围内保留相关信号。
3.2EMD降噪
EMD降噪的实现主要通过自适应产生IMF分量将原始信号替代掉，其不积分、不应用窗函数，高校、直接，在语音降噪上效果显著。
EMD降噪的实现基于其算法理论，该理论本质上属于逐渐筛分的过程，通过筛分将语音信号分解成多个基本模态分量以及一个余项，即：
经EMD分解处理后的IMF频率、时间尺度分别为从高到低、从小到大。但是噪声能量主要集中在高频位置，因此，噪声在前几个IMF分量中较为集中，而语音信号能量主要集中在低频部分的IMF分量中，不需要处理所有分量。在综合分析EMD滤波特性的基础上，依据相关要求合理取舍IMF即可。
利用EMD阀值进行语音信号降噪处理时，确定待处理分量需对IMF分量的平均周期关系以及能量密度进行计算，在认真分析不同IMF分量能量分布含噪置信度的基础上，当IMF分量落在置信区间时确定为主噪IMF分量，当未落在置信区间中的主信IMF分量。与置信区间距离较远的分量信号具有较高的信任度。将主噪分量置零，使用阀值函数处理主信分量，得到ci和余项rn。
4.仿真与结果分析
为了解两种降噪算法的语音降噪效果，接下来进行仿真实验，并对降噪结果进行分析。
4.1小波降噪结果分析
以通信中收集的某一语音信号为对象，使用小波对含有高斯白噪声的语音信号进行分解处理，当信噪比达到5db时，进行三层的小波分解得到小波系数。其中噪声标准差的估计依据第一层小波系数，新阀值函数a的值取0.8。
分析降噪语音信号处理结果可知，误差曲线幅值未超过0.05，而且在0.15s之后误差幅值在0.01范围，误差达到0.02仅出现两处，由此可知，经降噪处理后语音信号的时域波形获得一定程度的改善，保留了语音信号的大部分能量，不过采用小波阀值法进行降噪，丢失部分高频能量，语音有所失真。
4.2EMD降噪结果分析
使用EMD对语音信号进行降噪处理，经过十次的迭代得到IMF分量十个、余项一个。对信噪比为5dB含噪信号进行分解处理，结果被分解成处理方便、简单的分量，分析分量图结论不难得出，语音信号主要集中在第三～第五的分量中，而噪声能量主要分布在第一、第二分量中。
确定阀值处理分量时，需综合分析不同分量的含噪状况，本文仿真时依据白噪声IMF分量的平均周期和能量密度关系，实现对含噪置信度的确定。计算信噪比为5dB含噪信号的IMF分量的含噪置信度得知，第一、第二分量分布线具有较小的置信度可进行置零。仿真中将新阀值函数参数的值取0.8，此时其和软阀值较为接近，不过因新阀值具有较好的连续性，一定程度上保证了语音信号的真实度。
使用EMD阀值法即新阀值函数处理5dB信噪比的含噪信号，结果误差曲线幅值在0.05以内，和采用小波变换处理的误差曲线相比，误差曲线具有较大变动，在0～0.2s中误差最大值为0.48，在0.22s～0.33s、0.53s～0.63s误差均为超过0.02，而在0.33d～0.5s段内最大误差达到0.12。采用EMD分解阀值法对含噪语音信号进行处理，获得较好的信号时域波形，不过改善均匀性不好，即，误差幅值较平均值偏离大。
5.结论
在当前通信领域，语音信号的降噪处理是研究的热点，本文对语音信号的降噪研究得出以下结论：
（1）语音信号的噪声形成于语音信号形成、传输等相关环节，严重影响语音信号质量，对含有噪声的语音信号抽象为x（t）=n（t）+f（t）这一模型。
（2）对语音信号进行降噪需借助的一定算法理论，文中主要讨论了小波降噪、EMD降噪两种理论，其中小波降噪理论需确定阀值，虽然软阀值与硬阀值函数较为常用，但存在一定不足，为此，本文提出的新阀值函数，其不仅在不连续的点能够平滑过渡，而且对小于阀值范围内可实现对信号的保留。
（3）通过仿真试验两种算法均改善了信号的时域波形，但与小波变换相比EMD去噪因保留了部分高频能量，语音降噪效果较好，语音信号机会无失真。
参考文献：
[1]赖联有，金福江，吴浩瀚.语音信号的量子随机滤波降噪方法[J].信息与控制，2015，05：598-603.
