通信信号分析
无线通信中的信号编码技术分析
无线通信中的信号编码技术分析在当今数字化的时代，无线通信已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
从手机通话到无线网络连接，从卫星通信到物联网应用，无线通信技术的广泛应用使得信息能够在空间中自由传输。
而在这背后，信号编码技术起着至关重要的作用。
它就像是一位默默工作的“幕后英雄”，确保信息能够准确、高效地在无线信道中传输。
信号编码技术的基本概念，简单来说，就是将原始的信息转换为适合在无线信道中传输的形式。
这种转换并非随意为之，而是有着明确的目的和规则。
其主要目标有两个：一是提高信号的抗干扰能力，确保信息在传输过程中不被噪声和干扰所破坏；二是提高频谱利用率，让有限的无线频谱资源能够传输更多的信息。
为了实现这些目标，信号编码技术采用了多种方法。
其中，最常见的一种是纠错编码。
纠错编码的原理就像是给信息加上了一层“保护罩”。
在原始信息中加入一些冗余的比特，这些冗余比特并不直接携带有用信息，但在接收端可以用来检测和纠正传输过程中产生的错误。
比如说，我们常见的卷积码和里德所罗门码就是纠错编码的典型代表。
卷积码通过将信息比特与之前的若干比特进行编码运算，生成冗余比特；里德所罗门码则是基于代数理论，能够在较大的错误范围内进行纠错。
除了纠错编码，调制编码也是无线通信中常用的信号编码技术。
调制的过程就是将数字信号转换为模拟信号的过程，而调制编码则是在这个过程中对信号进行优化。
比如，我们熟悉的正交幅度调制（QAM），它通过同时改变信号的幅度和相位来表示多个比特的信息。
在相同的带宽下，QAM 可以传输更多的数据，从而提高了频谱利用率。
在实际的无线通信系统中，信号编码技术的应用非常广泛。
以移动通信为例，从 2G 时代的 GSM 系统到如今的 5G 网络，信号编码技术不断发展和演进。
在 2G 时代，主要采用的是简单的编码方式，如GSM 系统中的卷积码。
随着技术的进步，3G 时代的 WCDMA 系统开始采用更复杂的编码技术，如 Turbo 码。
通信原理中的眼图如何描述
通信原理中的眼图如何描述通信原理中的眼图是一种常用的信号分析方法，用来描述数字通信中的信号质量和带宽利用率。
它可以表达信号的波形、噪声、振幅和时间间隔等信息，是衡量数字通信系统性能的重要工具。
眼图的基本定义是将连续的信号序列按照一定时间间隔进行采样，然后将采样到的数字信号以一定的水平缩放因子和垂直偏移因子绘制到坐标系中，形成一系列的“眼睛”形状。
每个“眼睛”代表一个样本周期内的传输信号，通过分析这些“眼睛”的开口大小、对称性、向上或向下的移动等特征，可以推断出信道传输特性和影响因素。
眼图可以从多个方面提供有关信号质量的信息。
首先，眼图的开口大小可以反映信号的抗噪声能力和抗干扰能力。
如果开口较小，意味着传输信号容易受到噪声和干扰的影响，信号质量较差；反之，如果开口较大，信号质量较好，传输容易。
其次，眼图的对称性可以反映信号的失真情况。
如果眼图不对称，说明信号可能发生了失真，需要进行补偿或校正。
此外，眼图的移动方向和距离可以表达信号的时钟同步性和信号间隔的准确程度。
如果眼图向上或向下移动，或者眼图的顶部或底部出现扭曲，意味着信号的时钟同步不好，信号间隔的准确性较差。
眼图的形状和特征主要受到以下几个因素的影响。
首先，信号的带宽决定了眼图的开口大小。
带宽越大，眼图的开口越大，信号质量越好。
其次，信号的噪声和干扰会使眼图的开口变窄，影响信号的清晰度。
因此，抗噪声和抗干扰能力越强的信号，眼图的开口越大。
此外，时钟同步误差也会对眼图产生影响。
时钟同步误差越大，眼图的移动越明显，信号间隔的准确度越低。
最后，传输介质的失真和信道衰减会使眼图发生形变，降低信号的质量。
在实际应用中，通过观察和分析眼图，可以识别出信号传输中的问题和优化方案。
例如，如果眼图的开口非常小，表明信号的抗噪声和抗干扰能力差，可以考虑增加信号的幅度、使用更好的编码和解码算法，或者改善传输环境等方法来提高信号质量。
如果眼图的对称性不好，可以考虑采用均衡技术或预编码技术来补偿信号失真。
通信原理 樊昌信第6版 ppt 第2章 确定信号分析aqtc
f(t)
πt 1 + cos( ) Ts
Ts t
ωTs Sa ( ) 2 ↔ 2Ts ωTs 2 1− ( ) F(ω) π
0
- Ts
0
f(t)
0
ωs t Sa ( ) ωs 2 ↔ 1 + cos( πω ) π 1 − ( ωs t ) 2 ωs π
1 P = s (t ) = lim T →∞ T
2
∫
T /2
−T / 2
s 2 (t ) d t
能量信号和功率信号 为有限值， 称为能量信号 若E为有限值，则 s(t)称为能量信号； 为有限值 称为能量信号； 为有限值， 称为功率信号 若E→∞，P为有限值，则 s(t)称为功率信号。 ， 为有限值 称为功率信号。
2.1 确定信号分析 傅里叶变换 确定信号分析 傅里叶变换 分析变换1
信号的傅里叶变换 信号的傅里叶变换 傅里叶
∞
F (ω ) = ∫ f (t )e − jωt dt
-∞ ∞
F ( f ) = ∫ f (t )e − j2πft dt = F (ω ) ω = 2 πf
-∞
1 ∞ jω t f (t ) = ∫-∞ F (ω )e dω 2π = ∫ F ( f )e
F (ω ) = 2 π ∑ Fnδ (ω − nω s )
n =-∞
∞
周 T,ωs = 2π / T 期
安庆师范学院物理与电气工程学院 8
2.1 确定信号分析 傅里叶变换 确定信号分析 ） 常用周期信号傅里叶级数（1）理想单位冲击函数序列 傅里叶级数
df (t ) ↔ ( jω ) F (ω ) dt
通信信号分析工程的关键技术分析
通信信号分析工程的关键技术分析摘要:通信就是人类在生产和社会活动中进行的交换和信息传输的活动。
将越来越多的信息以有效的通信手段从一个地方传输到另一个地方,包括人类物质所及和不及的地点,这就是现代通信的主要任务。
而大容量、长距离、多用户、抗干扰等则成为现代通信的几大主要特点。
如今,人类对通信的要求越来越高,而随着通信事业的发展,通信手段的革新与应用显得尤为重要,从通信的发展趋势来看,它所具备的信道编码/译码(纠错编码技术)、复用技术、多址技术、同步技术、扩频技术以及蜂窝技术等将受到广泛应用及热捧。
关键词:复接同步扩频多址1 数字信号复接技术为了扩大传输容量提高传输效率,在数字通信系统中,我们常常要利用时分复用的原理将若干低速信号合并成一个高速数字信号流,以便在高速信道中传输。
数字复接的设备则包括:数字复接器和数字分接器。
数字复接器由同步定时、恢复单元和复接部分构成。
给复接器提供统一基准时间信号的是定时单元而复接器的定时单元自身具备内部时钟,它同时可以由外部时钟来推动;分接器的定时单元则只能由接收的时钟来推动,并借助于同步单元的控制使得复接器与分接器的基准保持同步。
根据复接器输入端各支路的信号和本机定时信号的关系,数字复接方法分为:同步复接和异步复接两类。
同步复接可以说是数字复接的基础,如果各输入支路数字信号相当于本机定时信号,并且是同步的,那么,采用同步复接,反之,则需采用异步复接,即同源信号的复接则可叫做同步复接,异源信号的复接则是异步复接。
数字信号的复接方式则有换位复接、按字复接和按帧复接三种。
按位复接的设备简单,比较容易实现,是目前用的最多的复接方式;按字复接虽然需要容量较大的缓存器,但因为它有利于多路合成处理和交换,因而,会得到更多的应用;按帧复接虽然有利于交换,但由于它需要容量较大的缓存存储器,目前并无实际应用。
2 同步技术数字通信的一大特点是:通过时间分割来实现多路复用,而为了使整个通信系统有序准确可靠的工作,信息的收发双方必须有一个统一的时间标准,这个时间标准就是靠定时去完成时间的同步,同步系统质量的优劣则直接影响到通信系统的正常工作,系统得以正常工作的前提和保证。
通信系统中的频谱分析和信号调整
通信系统中的频谱分析和信号调整随着科技的飞速发展，通信系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
而频谱分析和信号调整是保证通信系统有效运行的关键步骤。
下面将详细介绍频谱分析和信号调整的步骤。
一、频谱分析1. 理解频谱：频谱是指信号在频率域上的分布情况，是衡量信号特性的重要指标。
通过频谱分析，可以了解信号的频率分布和能量分布等信息。
2. 具体步骤：(1) 采集信号样本：利用合适的设备和传感器，采集到待分析的信号样本。
可以采用天线接收无线电波、音频设备记录声音等方式。
(2) 信号预处理：对采集到的信号进行预处理，包括滤波、降噪等操作，以提高分析准确度。
(3) 时域转频域：将预处理后的信号从时域转换为频域，通过傅里叶变换等数学方法，得到信号的频谱。
(4) 分析与解读：对得到的频谱进行分析和解读，包括观察峰值、能量分布等信息，以了解信号的特性和属性。
(5) 结果报告：将分析结果进行整理和报告，记录信号的频谱特征，并进行归档和备份。
二、信号调整1. 理解信号调整：信号调整是指在通信系统中对信号进行处理和调整，以满足通信需求和提高信号的质量和可靠性。
2. 具体步骤：(1) 信号检测：利用相应的设备检测信号的强度、误码率等参数，获取关于信号的基本信息。
(2) 信号分析：对检测到的信号进行分析，包括频率分析、时域分析等，以了解信号的特性和问题。
(3) 问题定位：根据信号分析的结果，确定信号出现的问题和原因，如信号干扰、衰减等。
(4) 信号优化：根据问题定位，采取相应的优化措施，如增加信号发射功率、优化天线布局等，以提高信号的质量和可靠性。
(5) 重复检测与调整：在进行信号调整后，再次进行信号检测和分析，以验证调整效果，并根据需要进行进一步的调整。
(6) 结果验证与记录：对信号调整的结果进行验证，对调整后的信号进行监测和记录，以备后续分析和参考。
以上就是通信系统中的频谱分析和信号调整的详细步骤。
通过频谱分析，可以了解信号的频率分布和能量分布等特性；而信号调整则是为了满足通信需求和提高信号质量与可靠性。
通信技术概论数字基带信号的功率谱分析
数字基带信号的传输及码间干扰
数字基带信号的传输
d (t )
发送滤波器 信道 接收滤波器
y (t )
HT ( f )
Hc ( f ) n(t )
HR( f )
H( f )
图5.4.1 数字基带传输系统的数学模型
d (t ) 为经过了码型变换的单位冲激序列，码元间隔为 Tb ，有：
2013-5-5 2
数字基带信号的码型
an
(a) 单极性不归零码
1 0 1 1 0 0 1
t
Tb
(b) 双极性不归零码
t
(c) 单极性归零码
t
(d) 双极性归零码
t
参考 信号 0
(e) 差分码
t
（f)极性交替码（ＡＭＩ）
图5.2.1
几种典型的二进制码型
2013-5-5
3
数字基带信号的码型
6．差分码 用相邻脉冲的极性变与不变来表示 “1”和“0”。如相邻码元极性变 化 表示“1”，相邻码元极性不变表示“0”。又称相对码 。 bn an bn 1
2013-5-5
B 1 / Tb 1000Hz
8
二元数字基带信号的功率谱分析
例 分析０、１等概的单极性归零码的功率谱。已知单个“１”码 的波形是幅度为A的半占空矩形脉冲 。 g1 (t )
1 ATb S a (fTb / 2) G2 ( f ) 0 2 A2Tb 2 Tb A2 A2 2 n P( f ) S a (f ) ( f ) S a ( ) ( f nfb ) 8 2 16 2 n 1 8 G1 ( f )
fb
G1 ( f ) 、 2 ( f ) G
铁路通信信号传输安全问题分析
铁路通信信号传输安全问题分析【摘要】随着我国社会经济的快速发展，中国铁路目前正处于“走出去”的时代背景中，随之而来的网络病毒和网络攻击层出不穷，给中国高铁信号系统信息安全带来很大挑战。
本文对铁路通信信号传输安全问题进行了详细探讨、分析，最后对铁路通信信号系统的信息安全防护提出一些建议。
【关键词】通信信号、传输、安全1 引言作为铁路核心技术之一的铁路信号系统集计算机技术、现代控制技术、通信技术于一体，是保障行车安全、提高运输效率的关键技术装备，我国铁路信号系统主要包含列车运行控制系统（CTCS，简称列控系统）、分散自律调度集中（CTC）系统、计算机联锁系统（CBI）以及相应的监测系统，其中前三个系统直接与行车相关联。
由于以往的传统铁路信号系统中的运行速度较低，所以通信信号系统并不能与信息系统相互连接，这些信息都需要借助铁路信号系统来实现远距离的快速传送，二者如果相互独立则不能满足现代铁路信号系统这一需求。
2.铁路通信信号传输技术应用2．1 SDH传输技术SDH传输方式是一种新的数字传输理念。
它可以实现网络管理的效率，实时监测，动态网络维护，不同厂商设备的互通功能，可以大大提高使用率的网络资源，降低管理成本和维护成本，实现灵活、可靠、高效的网络操作和维护，它是当今世界信息传输技术的发展应用热，光网络近年来已被广泛应用于广播电视领域，光传输方案在微波传输，卫星传输，电缆传输和许多其他的方法和优势，占有重要的地位，现已成为节目传输网的主要传输手段。
3．2 WDM传输技术WDM(或DWDM)是在光纤上同时传输不同波长信号的技术。
其主要过程是将各种波长的信号用光发射机发送后，复用在一根光纤上，在节点处再对耦合的信号进行解复用。
WDM(或DWDM)系统在信号的上下上既可以使用ADM、DXC，也可以使用全光的OADM和OXC，WDM(或DWDM)是基于光层上的复用，它和SDH在电层上的复用有着很大的区别。
同时，通过OADM进行光信号的直接上下，无需经过O／E转换，而拥有EDFA的WDM f或DWDM)可以进行较长距离的光传输而不需要光中继。
通信信号处理：常用方法与算法
通信信号处理：常用方法与算法通信信号处理是一门重要的学科，涉及到信号的获取、分析、处理和传输。
本文旨在介绍通信信号处理的常用方法和算法，包括信号获取、信号分析、信号处理和信号传输等内容。
以下是详细的步骤和分点。
一、信号获取1.1 传感器获取：介绍常用的传感器，如光学传感器、声学传感器、温度传感器等。
1.2 信号采样：介绍模拟信号的数字化过程，如采样率、量化位数等。
1.3 信号滤波：介绍滤波过程，包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
1.4 信号增强：介绍信号的放大、增益和均衡等方法，以提高信号的质量。
二、信号分析2.1 时域分析：介绍时域分析方法，如时域图、时域波形等。
2.2 频域分析：介绍频域分析方法，如傅里叶变换、功率谱密度等。
2.3 谱分析：介绍信号的频谱分析方法，如快速傅里叶变换、窗函数等。
2.4 相位分析：介绍信号的相位分析方法，如相位谱分析、自相关函数等。
三、信号处理3.1 降噪处理：介绍降噪处理的常用方法，如滑动平均、中值滤波和小波去噪等。
3.2 压缩处理：介绍信号的压缩处理方法，如离散余弦变换、小波变换等。
3.3 去除干扰处理：介绍去除信号中的干扰方法，如滤波器设计和自适应滤波等。
3.4 特征提取：介绍提取信号中的特征信息方法，如主成分分析、独立成分分析等。
四、信号传输4.1 调制技术：介绍常用的调制技术，如幅度调制、频率调制和相位调制等。
4.2 信道编码：介绍信号的编码方式，如差分编码、霍夫曼编码和矩阵编码等。
4.3 信道调制：介绍信号的调制方式，如正交振幅调制、频分多路复用和码分多址等。
4.4 误码处理：介绍信号传输中的误码处理方法，如前向纠错编码和自动重传请求等。
总结：通信信号处理是一门综合性学科，涉及到信号的获取、分析、处理和传输等多个方面。
通过信号获取，可以采集到所需的信号；信号分析可以帮助理解信号的特性和规律；信号处理可以对信号进行降噪、压缩和干扰去除等处理；信号传输是将处理后的信号进行调制、编码和传输的过程。
信号分析的方法
信号分析的方法
信号分析？嘿，这可是个超牛的事儿！你知道不，信号分析就像在神秘的数字世界里探险。
先说步骤吧。
首先得把信号抓过来，就像抓住一只调皮的小怪兽。
然后呢，对它进行各种“折腾”，分解啦、变换啦。
这就好比把一个大拼图拆开，看看每一块是啥样。
注意哦，可不能粗心大意，要是漏了啥关键信息，那可就惨啦！你想想，本来能解开的谜题，就因为一点小马虎搞砸了，多气人啊！
那信号分析安全不？稳定不？放心吧！信号分析就像一个靠谱的小伙伴，只要你方法对，它可不会乱发脾气。
它会稳稳地带着你在数字世界里穿梭，找到你想要的答案。
根本不用担心它会突然掉链子，把你扔在半道儿上。
信号分析能用在啥地方呢？哇塞，那可多了去啦！在通信领域，就像一个超级侦探，找出信号中的问题，让你的通话更清晰。
在医学领域，能帮医生们解读各种生理信号，就像有了一双透视眼，看到身体里的秘密。
在音乐领域呢，能让音乐制作更酷炫，就像给音乐施了魔法。
它的优势可不少呢！可以让你更了解这个世界，就像有了一把万能钥匙，打开各种神秘的大门。
举个实际案例呗！比如说在无线通信中，信号分析能让工程师们找到干扰源，解决信号不好的问题。
哎呀呀，这效果，简直杠杠的！就像给生病的通信网络打了一针强心剂，立马变得生龙活虎。
还有在汽车电子领域，信号分析可以检测车辆的各种状态，提前发现问题。
这就像给汽车找了个贴心的小保姆，时刻守护着它的安全。
信号分析真的超厉害！它能让你在数字的海洋里畅游，发现各种奇妙的东西。
赶紧拿起信号分析的工具，开启你的探险之旅吧！。
通信原理7信号空间分析与多元数字传输
正交性
正交性是指两个信号在空间中相互垂 直，没有重叠部分。在信号处理中， 正交性用于分离和提取不同特性的信 号成分。
信号空间的变换
傅里叶变换
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，通过分析 信号的频谱特性来描述其内在规律。
小波变换
小波变换是一种时频分析方法，能够同时分析信号在时域和频域的 特性，适用于非平稳信号的处理和分析。
信号空间分析的重要性
随着通信技术的发展，信号传输的复 杂性和多样性不断增加，信号空间分 析在解决这些问题方面具有重要作用 。
信号空间分析有助于提高通信系统的 性能，如提高信号传输的稳定性、降 低误码率等，从而提升通信质量。
02 信号空间基础
信号空间定义
01
信号空间定义
信号空间是指由所有可能信号构成的集合，这些信号具有相同的特性或
通信原理与技术的未来发展
人工智能驱动的通信系统
将人工智能技术应用于通信系统 中，实现自适应、智能化的通信 协议和算法设计。
04
物联网与边缘计算
结合物联网和边缘计算技术，实 现设备间的智能互联和协同工作， 提高通信系统的实时性和可靠性。
01 03
通信与感知融合
研究如何将通信与感知技术相融 合，实现信息传输和环境感知的 双重功能。
非线性与非平稳信号处理
稀疏信号处理
研究非线性、非平稳信号的处 理方法，克服传统线性信号处 理的局限性，更好地适应实际 通信环境中的信号特性。
利用信号的稀疏性，研究高效 的信号压缩感知和重建算法， 降低信号处理的复杂度。
深度学习在信号处理中的 应用
结合深度学习技术，研究自适 应的信号处理算法和模型，提 高信号处理的智能化水平。
低功耗与绿色通信 在节能减排的背景下，低功耗、 高效的通信技术成为研究热点， 如能量收集通信、绿色MIMO等。
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参数估计
载波频率估计、码速率估计
载频估计：如PSK信号，把信号变成单频信号，利用FFT变换 码速率估计：如PSK信号，检测码元转换点，利用FFT变换
调用相关函数
amplitude
2 0 -2 0 0.02 0.04 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 time(second) passband signal with noise in time domain 0.06 0.18 0.2
ammod 函数
awgn 函数
amplitude
bn n tan an
1
数字信号特点（以QPSK信号为例）
n
S (t ) g (t nTb ) cos(c t n (t ))
j t ( t ) 解析信号 X (t ) g (t nTb )e n 或复数形式：
c n
cos n (t ) j sin n (t )
（二）通信信号的调制识别
调制类型识别
仅从接收信号中识别是哪种调制类型 步骤 （1）提取信号特征（时域特征、频域特征、 星座图等） （2）分类器：构建分类规则，自动从提取的 特征中识别调制类型
时域特征：包络特征R
假设接收的解析信号为 接收信号包络为 包络均值
s(t )
(t ) abs(s(t ))
m(t ) x(t ) m(t )
FM和PM信号
S (t ) Ac cos(ct (t ) c )
FM： (t ) 2 K FM m(t ) dt m(t ) : 调制信号 PM： (t ) K PM m(t )
K FM ：频偏常数 K PM ：相偏常数
MQAM信号(M=16,64,256)
S (t ) an cos n g (t nTb ) cos ct bn sin n g (t nTb ) sin ct n n
1,3, ,..., log 2 ( M ) 1 an , bn 1,3,..., (log 2 ( M ) 1)
square root raised cosine impulse response. 0.35 0.3 0.25
rcosine 函数（产生滤波器系数）
Amplitude
0.2 0.15 0.1 0.05 0 -0.05 -0.1
0
5
10
15
20 n (samples)
25
30
35
40
脉冲成型
baseband signal of pulse shaped in frequency domain
150
100
50
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1 0 0.1 nomalized frequency
0.2
0.3
0.4
0.5
数字信号其他特点
星座图
scatterplot函数
Quadrature
Scatter plot 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 -1 -0.5 0 In-Phase 0.5 1
模拟信号特点（以含噪声AM信号为例）
Y (t ) A0 m(t ) cos(2 f ct c ) W (t )
例：被调制信号是
m(t ) cos(2 f mt 0 )
A0 1
f m 50, 0 pi / 2
f c 500, c (0, 2)
0.2
பைடு நூலகம்0.3
0.4
0.5
QPSK square spetra 100
50
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
QPSK quartic spetra 100
50
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
（三）通信信号的参数估计
150
200
450
500
0.5
Qn amplitude
0
-0.5
0
50
100
150
200
250 300 sample
350
400
450
500
带通信号频域
passband signal of pulse shaped in frequency domain 350
300
250
amplitude
200
0.2
0.3
0.4
0.5
脉冲成型滤波器
2.Pulse shapping(根升余弦成型滤波器)
cos((1 R) t / T ) g(t ) 4 R
sin((1 R) t / T t 4R T T (1 (4 Rt / T ) 2 )
R(Rolloff factor): (0≤R ≤ 1)
E ( (t )) 包络方差 var((t))
var( (t )) R 2 E ( (t ))
频域特征：功率谱，二次方谱，四次方谱等
Y ( ) abs( fft (s(t )))
假设接收信号为 s(t ) 接收信号功率谱为
接收信号平方谱为 Y 2( ) abs( fft ( s 2 (t ))) 接收信号四次方谱为 Y 4( ) abs( fft ( s 4 (t )))
模拟通信信号
AM信号形式 S (t ) A0 m(t ) cos(c t c ) A0 1 Qx (t ) cos(c t c )
m(t ) : 调制信号
A0 : 直流分量
c : 载波
c : 载波初始相位
m(t ) A0 100%
调幅度（调制深度）Q：
0.4
0.5
rcosflt函数（脉冲成型）
带通信号时域
3.Carrier modulation
In amplitude
passband signal of pulse shaped in time domain 1
0.5
0
-0.5
0
50
100
250 300 350 400 sample passband signal of pulse shaped in time domain
-200 0 200 400 frequency(Hz) passband signal in frequency domain
-400
600
800
1000
amplitude
200 100 0 -1000 -800 -600 -200 0 200 400 600 frequency(Hz) passband signal with noise in frequency domain -400 800 1000
通信信号分析识别实验
非合作通信信号分析识别流程
截获信号 预处理 特征提取 调制识别
参数估计
解调
通信信号分析识别实验内容
通信信号形式和特点 模拟通信信号、数字通信信号仿真 通信信号的调制识别和参数估计
（一）通信信号形式和特点
模拟通信信号 （1）AM信号 （2）FM信号 （3）PM信号
数字通信信号 （1）ASK信号 （2）FSK信号 （3）PSK信号 （4）QAM信号
5 0 -5 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 time(second) 0.14 0.16 0.18 0.2
频域
information signal in frequency domain
fftshift函数
amplitude
fft 函数
500
0 -1000
-800
-600
n
an 0,1 cn 1,1 ?
QPSK信号
S (t ) g (t nTb ) cos(ct n (t ))
n
n (t ) i i 2 i i 0,1,...M 1
M
00 0
Mapping(输入01序列映射为相位)
M=4
01 1 10 2 11 3
例：识别BPSK和QPSK 从二次方谱和四次方谱的特征来识别
BPSK square spetra 1000
500
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
BPSK quartic spetra 150
100
50
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
100
200
300
400
50 40 30 20 10
0.4
Qn amplitude
0.2 0 -0.2 -0.4
0
100
200
300
400
500 600 sample
700
800
900
1000
0 -0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1 0 0.1 nomalized frequency
0.2
0.3
300
400
500 600 samples