基于POT模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法.pdf
小宏****aa
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相关资料
基于POT模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法.pdf
针对BPSK信号盲处理结果可信性评估问题,本发明提出了一种基于POT(peakoverthreshold,超阈值)模型的可信性评估方法。本方法根据BPSK信号的盲处理结果,构建参考信号,并提取观测信号与参考信号乘积的相位谱,将其模值平方的超阈值序列作为检验统计量。而后,利用KS检验判决统计量是否符合GP分布,以此实现对BPSK信号盲处理结果可信性的评估。仿真结果表明:本方法能在无信号参数和噪声功率的情况下,对BPSK信号盲分析结果的正确性和准确性进行评估。
基于BM模型的BPSK信号盲处理结果可信性评估方法.pdf
针对BPSK信号盲处理结果可信性评估问题,本发明提出了一种基于BM(blockmaximum,分组极值)模型的可信性评估方法。本方法提取了观测信号与参考信号乘积的相位谱,将其模值平方进行分组并提取每个分组的极大值,构成分组极大值序列;通过检验分组极大值序列是否满足广义极值分布(形状参数为0时)实现对BPSK信号盲处理结果可信性的评估。仿真结果表明:本方法能在无信号参数和噪声功率的情况下,对BPSK信号盲分析结果的正确性和准确性进行评估。
基于Bootstrap的BPSK信号盲处理结果可信性检验方法.pdf
本发明针对雷达及认知无线电中常用的BPSK信号,提出一种基于Bootstrap的BPSK信号盲处理结果可信性检验方法。该方法首先进行调制方式识别,并根据识别结果对应的模型,进行参数估计及信号重构,分别得到参考信号及重构信号;而后对观测信号进行Bootstrap样本提取,得到观测信号的B个Bootstrap样本集;再将参考信号与观测信号B个Bootstrap样本集分别作N点及N/2点相关累加并取模,得到B个样本值,进而提取两个随机样本集均值比特征;最后在给定的显著水平下,得到判决门限,后通过比较统计量与门限
一种复BPSK信号盲处理结果的可信性评估方法.pdf
本发明提出了一种复BPSK信号盲处理结果的可信性评估方法,该方法在无信号先验知识的条件下,先根据调制方式识别结果对应的信号模型构造参考信号,在分析参考信号与观测信号的采样序列的相关累加模值曲线特性的基础上,根据相关系数及相关系数符号一致性特征来对复BPSK信号盲处理结果的可信性进行判断。本发明提出的方法在较低信噪比条件下,可实现对复BPSK信号盲处理结果的可靠性检验,且无需信号的先验信息。
基于高斯Copula的BPSK信号盲处理结果可信性自适应校验方法.pdf
基于高斯Copula的BPSK信号盲处理结果可信性自适应校验方法,首先根据调制识别结果对应的信号模型构造参考信号,计算此参考信号与观测信号的相关谱模值平方;然后分别提取相关谱模值平方序列的分组极值序列及超阈值序列;利用高斯Copula模型对分组极值序列及超阈值序列的联合分布进行拟合,并根据单分类准则,建立校验统计量;利用Bootstrap方法获取统计量在零假设下的概率分布及其数字特征,得到相应的判决门限;若校验统计量大于判决门限,则判定此次BPSK信号盲处理结果为可信,反之,不然。计算机仿真结果表明,该方