杨伟超
- 作品数：8 被引量：104H指数：5
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金哈尔滨市优秀学科带头人基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于分形盒维数的频谱感知技术研究被引量：41
- 2011年
- 为了降低频谱感知的计算复杂度,提高感知性能,该文提出基于分形盒维数的频谱感知方法。由于噪声与信号盒维数值存在差异,将分形盒维数作为检验统计量。仿真结果表明,该方法在高斯白噪声环境下,具有良好的检测性能,对噪声不敏感。并且计算复杂度低,易工程实现。
- 赵春晖马爽杨伟超
- 关键词：认知无线电频谱感知
- 利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法被引量：19
- 2012年
- 由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非负矩阵分解(MCMDNMF)算法,其采用投影梯度作为非负矩阵分解的迭代学习规则.MCMDNMF既利用了非负矩阵分解的优点又考虑了高光谱图像的特性,也不需要混合像元中必须有纯像元.仿真实验表明,MCMD-NMF算法能正确地解混出高光谱混合像元中含有的端元光谱,并精确估计出丰度分布.
- 赵春晖成宝芝杨伟超
- 关键词：信息处理技术非负矩阵分解混合像元丰度
- Alpha稳定分布噪声下的通信信号识别被引量：18
- 2010年
- Alpha稳定分布是一种能够保持自然噪声过程产生机制和传播条件的极限分布.本文以特征指数介于1和2之间的Alpha稳定分布模型为背景噪声,研究Alpha稳定分布的分形盒维数特性,从理论上说明分形盒维数对特征指数介于1和2之间的Alpha稳定分布噪声不敏感.提取所选信号族中信号相位的分形盒维数作为特征参量对信号进行识别,理论和仿真实验说明本方法在非高斯Alpha稳定分布噪声背景下有很好的韧性.
- 杨伟超赵春晖成宝芝
- 关键词：信号识别ALPHA稳定分布特征参数
- 采用分数低阶循环谱相干系数的调制识别被引量：10
- 2011年
- AIpha稳定分布噪声导致二阶循环谱相干系数失效,使相应的通信信号调制识别算法退化.针对这个问题,提出了基于分数低阶循环谱相干系数的识别算法.文中给出了分数低阶循环谱相干系数的相关理论,分析了通信信号的分数低阶循环谱相干系数,在此基础上提取谱相干系数循环频率域特征作为识别特征参数.用BP神经网络为分类器,实现了通信信号调制方法识别.仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声下,该识别算法性能优于基于二阶循环谱相干系数的方法.在高斯噪声条件下,两种识别算法性能相当.
- 赵春晖杨伟超杜宇
- 关键词：调制识别ALPHA稳定分布噪声
- Alpha稳定分布噪声背景下MPSK信号参数估计被引量：4
- 2013年
- 针对基于二阶循环统计量的参数估计算法在Alpha稳定分布噪声中严重退化的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱的多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)信号参数估计算法.研究了MPSK信号的分数低阶循环谱,对于不同M值下的相移键控(phase shift keying,PSK)信号,分析了其参数(载波频率和码元速率)和相应分数低阶循环谱中参数(频率和循环频率)的关系,在此基础上给出了适合所有PSK信号的载波频率和码元速率估计算法.实验结果表明,在Al-pha稳定分布噪声背景下,基于分数低阶循环谱的算法明显优于基于二阶循环谱的算法,高斯噪声背景下两种算法性能相当.
- 赵春晖杨伟超成宝芝
- 关键词：参数估计ALPHA稳定分布多进制相移键控码元速率
- 基于广义二阶循环统计量的通信信号调制识别研究被引量：26
- 2011年
- 针对传统的二阶循环统计量在Alpha稳定分布噪声中显著退化的问题,提出了广义二阶循环统计量的概念。在研究了所选通信信号的广义二阶循环统计量的基础上,提取信号广义二阶循环谱中特定频率和循环频率处的幅值作为特征参量,采用最小误差准则作为分类器算法,实现信号调制方式识别。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声背景下该方法性能优于传统二阶循环统计量的方法,且在高斯噪声背景下也具有良好的性能。
- 赵春晖杨伟超马爽
- 关键词：信号识别特征参数ALPHA稳定分布高斯噪声
- Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究被引量：2
- 2013年
- 针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.
- 赵春晖杨伟超
- 关键词：通信技术调制识别ALPHA稳定分布噪声特征参数
- 单通道双MFSK信号调制识别方法被引量：1
- 2012年
- 针对单通道双MFSK信号的调制识别问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和分形盒维数的调制识别算法。该算法利用EMD将混有高斯噪声的双MFSK混合信号分解成多个分量,提取每个分量的分形盒维数作为特征参数,使用BP神经网络作为分类器对其进行识别。仿真结果表明,该算法对频谱不混叠的双MFSK信号有较好的识别效果。
- 赵春晖杜宇杨伟超
- 关键词：调制识别多信号经验模态分解多进制频移键控
