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频率选择信道下的空时分组码盲识别被引量：3: 2016年; 在单接收天线下,针对频率选择性衰落信道下空时分组码(STBC)的盲识别问题,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov(K-S)检测的有效算法。该算法以经验累积分布函数作为特征函数,通过K-S检测经验累积分布函数之间的距离,达到识别空时分组码的目的。在不同调制方式、采样因子和置信区间的条件下分别对算法进行仿真并讨论其性能,结果表明,该算法性能较好,在信噪比大于6 d B时可达到90%以上的正确识别概率,在非合作通信方面具有一定的实用价值。; 于柯远刘福太钟兆根杨玉峰; 关键词：空时分组码频率选择性衰落信道

基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别被引量：5: 2017年; 针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。; 刘磊孟祥伟于柯远; 关键词：SAR图像目标识别核主成分分析核FISHER判别分析

频率选择性衰落信道下空时分组码盲识别技术综述: 2017年; 空时分组码盲识别技术是通信信号盲识别技术中一个新的重要方向,在频率选择性衰落信道条件下对空时分组码盲识别进行研究具有十分重要的现实意义。论文首先介绍了频率选择信道下对空时分组码盲识别研究的意义,分别在单载波和多载波条件下对空时分组码盲识别类型识别方法进行分类,并概述了每种算法的关键识别思想,并对其进行了对比总结,最后展望了在频率选择性衰落信道下的空时分组码识别算法的难点和未来趋势。; 林洪文于柯远钟兆根刘昭; 关键词：空时分组码频率选择性衰落信道正交频分复用

频率选择信道下STBC-OFDM信号盲识别被引量：4: 2017年; 针对多输入单输出(multiple input single output,MISO)通信系统的空时分组编码-正交频分复用(space-time block codes-orthogonal frequency-division multiplexing,STBC-OFDM)信号盲识别问题,提出了一种基于四阶统计量的盲识别算法。该方法首先对MISO通信系统的STBC-OFDM信号进行建模;然后利用STBC-OFDM信号编码矩阵的相关性,构造了不同时延向量下接收信号OFDM块的时延四阶矩作为特征函数;最后通过时延四阶矩理论值与实验值的最小欧式距离盲识别发射端STBC-OFDM信号的编码方式。该方法不需要信道系数、噪声信息和调制信息等先验信息,适合非合作通信场合。仿真结果表明,所提出的算法即使在低信噪比(SNR=0dB)下识别效果接近100%,且对载波频偏、时间同步偏差和多普勒频移不敏感,实用性较强。; 凌青张立民闫文君于柯远; 关键词：盲识别

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于柯远