BF:复杂调制信号截获.分选与识别 刘锋 国防工业出版社 9787118094718 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘锋 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118094718

商品编码：29340813226

包装：精装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名:复杂调制信号截获.分选与识别

定价：89.00元

售价：71.2元

作者:刘锋

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787118094718

字数：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

编辑推荐

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内容提要

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全书按复杂调制信号的截获、分选和识别三部分进行展开分析，共10章。第1章为绪论，介绍复杂调制信号和全书的内容体系。第2、3、4章为信号截获部分，重点研究了LFM类信号，LFMCW类信号和编码类信号的截获和特征提取，分别采用了分数阶Fourier变换，周期Wigner-Hough变换和循环谱估计理论。第5、6、7章为信号分选部分，重点研究了交叠脉冲，交叠连续波和二者同时存在情况下的信号分离问题，分别采用了Chirp基稀疏分解，周期Wigner-Hough变换和基于独立成分分析的盲分离方法。第8、9章为信号识别部分，分别从参数识别和波形识别研究了信号的调制类型识别。第10章为回顾、建议和展望。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《现代通信信号处理技术研究》 内容简介 本书深入探讨了现代通信信号处理领域的前沿技术与核心理论，聚焦于复杂调制信号的捕获、精确分选以及智能识别。随着通信技术的飞速发展，信号的复杂度和多样性日益增加，传统的信号处理方法面临着严峻的挑战。本书正是为了应对这些挑战，系统性地梳理和总结了当前该领域的研究成果，并提出了一系列创新性的解决方案。 第一章 导论 本章首先回顾了通信信号处理技术的发展历程，从早期简单的模拟信号处理到如今复杂的数字信号处理，强调了技术演进的驱动因素，包括对更高数据速率、更强鲁棒性以及更广泛应用场景的需求。接着，详细阐述了复杂调制信号的定义及其在现代通信系统中的普遍性，例如软件无线电、认知无线电、多输入多输出（MIMO）系统以及日益发展的物联网（IoT）通信等。复杂调制信号因其更高的频谱效率、更灵活的部署方式以及更强的抗干扰能力而备受青睐，但同时也带来了信号捕获、分选和识别的巨大难度。 本章着重分析了复杂调制信号的典型特征，如高阶调制、多载波、频率/相位/幅度联合调制、扩频技术以及各种先进的编码技术等。这些特征使得信号在时域、频域以及时频域呈现出非线性、非平稳以及高度交叉的复杂特性。在此基础上，本书明确了本书的研究目标和意义，即致力于构建一套全面、高效、智能的复杂调制信号处理框架，为实现频谱的有效利用、提升通信系统的性能以及保障通信安全提供理论和技术支撑。最后，对本书的章节结构进行了简要概述，为读者指明了阅读路径。 第二章 复杂调制信号的捕获技术 信号捕获是后续信号处理的基础，其核心在于如何在充满噪声和干扰的环境中，准确地定位和锁定目标信号。本章首先介绍了传统信号捕获方法的局限性，如基于固定门限的能量检测方法在低信噪比情况下易失效，基于先验信息的匹配滤波方法对信号模型未知或变化时失效等。 随后，本书深入研究了适用于复杂调制信号的先进捕获技术。针对信号的未知性，重点介绍了基于盲信号分离（Blind Signal Separation, BSS）的技术，包括独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）及其在信号捕获中的应用，例如利用信号统计特性的非高斯性来分离混合信号。此外，还探讨了基于高阶统计量（Higher-Order Statistics, HOS）的信号捕获方法，利用信号的峰度、偏度等信息来区分和定位信号。 针对信号的瞬时性或时变性，本书详细阐述了时频分析技术在信号捕获中的作用。例如，短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）、小波变换（Wavelet Transform, WT）以及希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）等，它们能够有效地揭示信号在时间和频率上的动态变化，从而帮助捕获非平稳信号。 此外，本书还关注了基于机器学习的信号捕获方法。通过训练神经网络、支持向量机（SVM）等模型，可以学习复杂信号的特征，实现对未知信号的自适应捕获。特别是在认知无线电场景下，这种自适应捕获能力至关重要。本章还结合实际应用，分析了不同捕获技术在不同场景下的优缺点，并提出了一些优化策略，例如结合多种捕获技术，实现互补增强。 第三章 复杂调制信号的分选技术 信号分选的目标是在捕获到的信号集合中，将不同的信号区分开来，并根据其特性进行归类。当存在多个信号同时出现，且它们之间存在频率重叠、功率差异较大或调制方式不同时，信号分选的难度会显著增加。 本章首先分析了分选过程中面临的挑战，包括信号间干扰（Interference）、旁瓣泄漏以及信号相似度高等问题。随后，详细介绍了基于特征提取的分选方法。这包括利用信号的功率谱密度、自相关函数、功率延迟谱等统计特征。此外，还深入研究了基于调制识别特征的分选，例如星座图形状、幅度/相位统计特性、线性/非线性调制的差异性等。 在分选算法方面，本书重点探讨了聚类算法在信号分选中的应用，如K-means、DBSCAN等，它们能够根据提取的特征将相似的信号聚集在一起。同时，也介绍了基于分类算法的分选方法，如决策树、随机森林等，它们能够根据预先训练的模型对信号进行分类。 对于高度重叠的信号，本章特别关注了先进的信号分离和分选技术。例如，协同信号处理（Cooperative Signal Processing, CSP）的思想，通过多个接收节点的信息融合来提高分选的准确性。此外，还介绍了基于稀疏表示的信号分选方法，利用信号在特定字典下的稀疏性来实现信号的分解和识别。 本章的重点还包括自适应分选策略的提出。当信号环境发生变化时，分选算法需要能够快速适应，不断优化分选结果。通过引入反馈机制和在线学习，可以实现分选算法的实时调整和改进。 第四章 复杂调制信号的识别技术 信号识别是信号处理链条中的关键一环，其目标是准确判断信号的调制类型、编码方式以及其他关键参数。对于复杂调制信号而言，其调制方式的多样性和混合性使得识别工作极具挑战性。 本章首先梳理了传统信号识别方法的原理和局限，如基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的方法在计算复杂度高且需要精确信道信息的情况下难以应用。 随后，本书重点研究了基于机器学习的复杂调制信号识别技术。这包括： 基于深度学习的识别： 详细介绍了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在信号识别中的应用。CNNs能够有效地提取信号的时频特征，而RNNs则擅长处理序列数据，能够捕捉信号的动态变化。本书展示了如何构建不同深度的神经网络模型，以及如何进行模型训练、参数优化和特征可视化。 基于特征工程的识别： 探讨了如何手动提取有代表性的信号特征，如星座图特征、瞬时频率特征、相位误差特征、幅度分布特征等，然后将这些特征输入到传统的分类器（如SVM、KNN、朴素贝叶斯）中进行识别。 混合识别方法： 探讨了将深度学习与传统特征提取相结合的方法，以期获得更好的识别性能。例如，利用深度学习模型对原始信号进行特征提取，然后将提取的特征用于训练传统的分类器。 本章还深入分析了针对不同类型复杂调制信号的识别策略，例如： 高阶调制识别： 如何区分QPSK, 8PSK, 16QAM, 64QAM等。 多载波调制识别： 如OFDM信号的识别，其关键在于识别子载波数量、子载波间隔以及循环前缀长度等参数。 联合调制识别： 如何识别幅度、相位、频率联合调制的信号。 编码信号识别： 如卷积码、Turbo码、LDPC码的识别，以及如何识别其编码率、约束长度等参数。 此外，本章还探讨了信道估计、载波频率偏移估计、符号定时恢复等辅助技术对信号识别精度的影响，并提出了相应的补偿策略。 第五章 复杂调制信号处理的系统实现与优化 本章将理论研究与实际应用相结合，探讨了复杂调制信号处理系统的构建与优化。首先，介绍了软件定义无线电（Software Defined Radio, SDR）平台在复杂调制信号处理中的关键作用，它提供了高度的灵活性和可重构性，能够支持各种复杂的信号处理算法。 接着，本章详细阐述了信号处理流程的各个环节如何高效地集成到一个系统中。从信号的捕获、预处理，到分选、识别，再到后续的信道译码、信息提取，每一个环节都需要精心设计和优化。 在系统实现方面，重点关注了算法的计算复杂度、实时性以及资源占用。针对计算密集型算法，介绍了并行计算、硬件加速（如FPGA、GPU）等技术。同时，也探讨了算法的降维和近似方法，以在保证一定性能的前提下，降低计算开销。 优化策略方面，本章深入研究了自适应和智能化的处理框架。例如： 认知信号处理： 如何构建能够感知周围信号环境，并根据环境变化动态调整处理策略的认知信号处理系统。 端到端优化： 探索信号捕获、分选、识别以及信息提取整个流程的联合优化，以期最大化整体性能。 机器学习在系统中的应用： 不仅用于信号识别，还可用于智能调度、资源分配以及故障诊断等，提升系统的整体效能。 最后，本章结合实际应用案例，例如电子侦察、频谱监测、无线通信安全以及雷达信号处理等，展示了本书所介绍的复杂调制信号处理技术的实际应用价值和广阔前景。 总结 本书系统地阐述了复杂调制信号的捕获、分选与识别技术。通过深入理论分析和算法研究，为理解和应对现代通信信号处理的挑战提供了坚实的理论基础和实用的技术指导。本书的研究成果对于提升通信系统的性能、保障频谱资源的有效利用以及推动相关领域的技术进步具有重要的理论和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体设计风格相当专业，书名“BF:复杂调制信号截获.分选与识别”透露出其研究的重点在于通信信号的深度分析和处理。我特别想了解书中关于“截获”的部分，因为在信息安全日益重要的今天，如何有效地捕获和监听潜在的信号源是一个非常关键的问题。我设想书中可能会探讨各种天线技术、接收前端的设计、以及先进的信号采集技术，以应对不同频段、不同功率级别的信号。紧接着，“分选”环节，我期待书中能详细阐述如何从捕获到的原始数据中，将目标信号与其他干扰信号区分开来。这可能涉及到信号的时域、频域、时频域的特征提取，以及一些高级的滤波和降噪技术。最后，“识别”部分，我猜测这本书会介绍如何对分选出来的信号进行进一步的分析，以确定其调制方式、编码方案、甚至是信息内容。这可能需要用到大量的信号处理算法，比如匹配滤波、最大似然估计、以及一些基于机器学习的识别方法。这本书给人一种系统化、条理清晰的印象，非常适合希望全面了解复杂调制信号处理流程的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书籍的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着流动的光线，仿佛预示着信息海洋的神秘与浩瀚。书名“BF:复杂调制信号截获.分选与识别”直接点出了其核心研究领域，对于我这样对通信信号处理和电子对抗充满好奇的读者来说，无疑具有强大的吸引力。从书名本身就可以推测，这本书的内容一定涉及了大量高深的技术理论和复杂的算法模型，比如傅里叶变换、小波分析、机器学习等在信号处理中的应用。我尤其期待书中关于“复杂调制信号”的详细解析，这类信号往往具有非线性的特征，其截获和识别难度极高，掌握这方面的知识对于理解现代通信系统的安全性至关重要。同时，“分选与识别”这几个关键词也勾起了我的兴趣，意味着书中不仅会介绍如何捕捉信号，更会深入探讨如何区分不同信号源、解析信号内容的方法。我设想，书中可能会包含大量的数学公式和图表，用来严谨地阐述各种算法的原理和推导过程，这对于我深入理解相关技术非常有帮助。总而言之，这本书的外观和书名就传递出一种专业、前沿的学术气息，让我对它能够提供深刻见解充满期待，希望它能成为我深入探索这一领域的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉是它的分量感十足，纸质细腻，印刷清晰，体现了出版社一贯的高水准。书名中的“BF”二字，虽然没有明确解释，但我猜测它可能代表了某种特定的技术缩写或项目代号，这为本书蒙上了一层神秘的面纱，也暗示了其研究的独特性和重要性。我对书中关于“截获”的部分特别感兴趣，这涉及到电子侦察和情报搜集的基础技术，想知道书中是如何从海量电磁信号中精准定位并捕获目标信号的。尤其是在现代通信频谱日益拥挤、信号种类繁多且伪装性增强的情况下，这种技术的要求无疑是极高的。书中是否会介绍先进的信号捕获技术，例如宽带信号采集、频谱感知、自适应采样等，这些都是我非常想了解的内容。另外，“分选”这一环节也让我联想到信息过滤和数据聚类的过程，想象书中会详细讲解如何将捕获到的信号按照一定的标准进行分类、归档，剔除无关信息，这对于后续的分析至关重要。如果书中能提供一些实际案例分析，说明如何在复杂的电磁环境下完成这些步骤，那将是极具价值的。这本书给我一种严谨、系统、具有实践指导意义的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观给人一种厚重感，封面设计简洁有力，书名直击核心，非常有吸引力。我对“复杂调制信号”的理解一直停留在比较基础的层面，这本书的出现无疑是为我提供了深入学习的绝佳机会。我非常好奇书中是如何处理那些具有非线性、非平稳特性的信号的，例如软件无线电技术下的信号捕获和处理，以及如何在各种干扰和噪声环境下实现信号的有效截获。我设想书中可能会详细介绍一些先进的信号处理算法，比如盲源分离、混沌信号分析、高维信号处理等，这些技术在现代电子对抗和通信侦察领域扮演着至关重要的角色。同时，书中关于“分选”和“识别”的部分，我猜测会重点讲解如何利用统计学方法、信息论原理以及人工智能技术来对海量信号进行有效的分类和识别。例如，如何构建信号特征库，如何设计高效的分类器，以及如何进行信号的实时分析和决策。如果书中能提供一些图示化的讲解，或者算法流程图，那将大大降低理解的难度，提高学习的效率。这本书予我一种深度、广度兼具的学术探索感。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的装帧设计非常有科技感，简约而不失大气，一看就知道是出自专业出版社之手。书名“BF:复杂调制信号截获.分选与识别”中的“复杂调制信号”几个字，立刻吸引了我的目光。我一直对那些非传统的、难以解析的通信信号处理技术深感好奇。例如，相控调制、频率跳变、扩频技术等，这些调制方式使得信号的分析更加困难，但也带来了更高的通信效率和安全性。我期待书中能详细解释这些复杂调制信号的数学模型和物理特性，以及如何有效地对其进行建模和仿真。更重要的是，书中关于“识别”的部分，我猜测会涉及模式识别、机器学习、深度学习等先进技术在信号分类和解调中的应用。例如，如何训练模型来区分不同类型的复杂调制信号，如何从噪声中提取出有效的信号特征，以及如何进行信号的解码和信息还原。如果书中能包含一些最新的研究成果和前沿技术，那将是对我知识储备的极大利好。这本书给人的感觉是前瞻性强，理论与技术并存，能够引领读者进入信号处理的深层领域。