《電子技術(shù)應(yīng)用》
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常用數(shù)字通信信號調(diào)制方式分類的一種新方法

2008-12-15
作者:鐘 驥, 周慧琴, 崔偉亮

  摘 要: 提出了一種常用數(shù)字中頻信號盲識別方法。該方法通過信號延遲復(fù)共軛相乘" title="共軛相乘">共軛相乘相位特征的分析,提出了兩個新的分類特征參數(shù)" title="特征參數(shù)">特征參數(shù),結(jié)合對信號非線性變換譜特征" title="譜特征">譜特征和信號包絡(luò)的分析,應(yīng)用層次結(jié)構(gòu)判決樹分類器實現(xiàn)了常見數(shù)字信號的自動識別。仿真結(jié)果表明,本文提出的分類算法計算簡單,分類效果良好。
  關(guān)鍵詞: 調(diào)制識別;? 共軛相乘;? 譜特征

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  隨著通信系統(tǒng)多樣性和復(fù)雜性的增加,信號調(diào)制方式的自動識別已經(jīng)成為通信信號分析領(lǐng)域里的一個重要組成部分。目前常用的通信信號的調(diào)制識別方法較多,如基于信號瞬時統(tǒng)計參數(shù)[1]和功率譜特征[2]的識別方法。在以信號的相位、頻率、幅度等時域參數(shù)為特征參數(shù)的調(diào)制識別方法中,Nandi等[1]的研究工作最具代表性,并被廣泛引用。Dubuc等[2]提出了一組實用的信號功率譜特征參數(shù),但是參考文獻(xiàn)[2]中并沒有給出明確的定義。參考文獻(xiàn)[3]提出了一種四階累積量的方法對信號進(jìn)行識別,但該算法的前提是信號達(dá)到完全的載波和時鐘同步,這對非協(xié)作通信來說是難以實現(xiàn)的。
  本文在對信號瞬時統(tǒng)計參數(shù)和信號非線性變換后的功率譜研究的基礎(chǔ)上,提出了兩個新的分類特征參數(shù),改進(jìn)了一個相關(guān)特征描述,這些參數(shù)具有運算復(fù)雜度低、抗噪聲能力強(qiáng)、對調(diào)制參數(shù)穩(wěn)健性強(qiáng)等特點。
1 調(diào)制信號特征分析和提取
  本文主要討論高斯信道下常用數(shù)字信號的識別,包括2FSK、4FSK、MSK、BPSK、QPSK、OQPSK、PI/4QPSK、8PSK" title="8PSK">8PSK
以及MQAM信號。
1.1 信號延遲復(fù)共軛相乘相位統(tǒng)計特征
??? 對于MPSK信號,為討論方便,首先給出其理想復(fù)信號模型:
???
? 式中,,g(t)為脈沖成型濾波器。脈沖成型雖然抑制了碼間干擾,但它使MPSK信號包絡(luò)變得起伏。為了減小脈沖成型對信號特征提取的影響,可以使用幅度歸一化對信號進(jìn)行恒包絡(luò)處理。設(shè)信號的瞬時幅度為|a(t)|,則在一個碼元周期內(nèi)調(diào)相信號經(jīng)過恒包絡(luò)處理的中頻信號表達(dá)式為:
    

  對信號進(jìn)行延遲復(fù)共軛相乘:
  
  其中:φ1、φ2分別為原信號和延遲共軛信號的相位,且
???
  對于FSK信號,在一個碼元周期內(nèi),其復(fù)信號表達(dá)式可表示為:
  

  其中,θ為信號初始相位,θci為MFSK信號的M個載波頻率。同理,可求得其延遲相乘后的相位為:
  
  對由式(4)和式(6)得到的信號相位歸一化后進(jìn)行概率分布統(tǒng)計,統(tǒng)計等分?jǐn)?shù)S=80,如圖1和圖2所示。從圖 1容易看出各種調(diào)相信號的共軛相位概率統(tǒng)計分布圖有著明顯的差異:BPSK信號整體呈現(xiàn)細(xì)單峰狀,帶寬窄,且大部分統(tǒng)計等分點聚集在底部;QPSK信號上半部分表現(xiàn)為細(xì)單峰狀,下半部分向兩側(cè)展開;PI/4QPSK呈現(xiàn)雙峰狀;8PSK表現(xiàn)為單峰狀,但帶寬比BPSK信號寬且統(tǒng)計等分點分布較為均勻。

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? 從圖2可以看出調(diào)頻信號的共軛相位概率分布圖呈現(xiàn)多峰狀,峰值數(shù)與調(diào)頻信號的階數(shù)有關(guān),反應(yīng)了調(diào)頻信號頻率的分布狀況。
1.1.1 峰谷點重比FQ參數(shù)
??? 本文首次提出該參數(shù),用于BPSK信號與QPSK、PI/4QPSK、8PSK三種信號的區(qū)分。如圖3所示為BPSK和???

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  式中,P(si)為概率分布圖中每點所代表的分布概率,N[P(si)<α]為出現(xiàn)概率小于α的統(tǒng)計點數(shù)。
  FQ參數(shù)反映了概率分布圖中各概率點的聚集程度,由前面分析知道,BPSK信號概率分布圖呈窄單峰狀,且大部分統(tǒng)計點聚集在底部,所以它的FQ值相對較大;而QPSK、PI/4QPSK、8PSK信號的概率分布圖中各統(tǒng)計點相對分散,它們的FQ值較小,所以FQ參數(shù)可以用來區(qū)分BPSK信號和QPSK、8PSK、PI/4QPSK三類信號。
1.1.2 峰谷帶寬比FB參數(shù)
  本文首次提出使用峰谷帶寬比FB參數(shù)區(qū)分用于QPSK和8PSK、PI/4QPSK兩類信號。圖4為QPSK/8PSK共軛相乘相位概率分布圖。
  

  令β1=max[P(si)]·η,β2=max[P(si)]·(1-η)

  設(shè)門限β1與概率分布圖的交點坐標(biāo)為Aii1),門限β2與概率分布圖的交點坐標(biāo)為Bi(bi2)。定義:
  
  其中,η為比列因子,且0<η<1。
  FB參數(shù)反映了信號概率分布圖波形帶寬的變化程度。前面已經(jīng)分析過,QPSK信號概率分布圖帶寬上半部分窄,下半部分寬,其FB值相對較小;而8PSK和PI/4QPSK信號帶寬變化較小,其FB值相對較大,所以可以依據(jù)FB參數(shù)來區(qū)分QPSK和8PSK、PI/4QPSK兩類信號。
1.2 信號延遲復(fù)共軛相乘相位譜特征
  對由公式(4)和公式(6)得到的信號相位進(jìn)行均值歸一化后取其絕對值譜,如圖 5所示為2FSK、MSK、OQPSK信號的共軛相位絕對值譜??梢钥闯觯?FSK和MSK信號在碼元速率附近存在單頻分量,而OQPSK則無單頻分量(對其它的調(diào)頻類信號仿真也能得到類似的結(jié)果)。因此,可以通過檢測單頻分量是否存在來區(qū)分OQPSK信號和調(diào)頻類信號。

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1.3 反映信號包絡(luò)變化的改進(jìn)描述Ap參數(shù)
  對于不同調(diào)制方式的信號,其瞬時幅度也體現(xiàn)出一定的差異。因此,對信號瞬時幅度參量的提取可以作為分類信號的一個重要特征。參考文獻(xiàn)[4]提出了用R參數(shù)來區(qū)分恒包絡(luò)信號和非恒包絡(luò)信號,并取得了較好的效果,但是它沒有考慮到脈沖成型對信號包絡(luò)的影響,對調(diào)相類信號和幅相類信號的區(qū)分性能欠佳。本文受其啟發(fā),對信號的瞬時幅度經(jīng)過預(yù)處理后,將其表現(xiàn)為極坐標(biāo)的形式,如圖 6、圖 7所示。從圖中可以看出各類信號瞬時幅度的變化規(guī)律:

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  ·以2FSK為代表的恒包絡(luò)信號,其瞬時幅度的樣點絕大部分散布在以r為半徑的圓周附近,少量樣點出現(xiàn)在以r/h為半徑的同心圓內(nèi)(h≥2且h∈r);
  ·以QPSK為代表的準(zhǔn)恒包絡(luò)信號(受脈沖成型的影響),其瞬時幅度的樣點部分散布在以r為半徑的圓周上,少部分散布在以r/h為半徑的同心圓內(nèi);
  ·以16QAM為代表的非恒包絡(luò)信號,由于其幅度調(diào)制和相位跳轉(zhuǎn)狀態(tài)較多的原因,其瞬時幅度的樣點在以r為半徑的圓內(nèi)分布相對較均勻。
  
  其中,N為總樣點數(shù),a(i)為第i個樣點的樣點值。Ap參數(shù)反映了信號包絡(luò)的變化程度,由前面分析知道,恒包絡(luò)信號由于其樣點多數(shù)分布在圓周附近,故其Ap值較??;準(zhǔn)恒包絡(luò)信號由于有部分樣點散布在圓心附近,其Ap值較恒包絡(luò)信號大;非恒包絡(luò)信號樣點在圓內(nèi)分布均勻,其Ap值較大,所以可以通過Ap參數(shù)來區(qū)分這三類信號。
2 算法性能分析與仿真
  實驗一? BPSK、QPSK、PI/4QPSK、8PSK信號FQ和FB參量取值隨信噪比" title="信噪比">信噪比變化情況
??? 仿真中,調(diào)制信號符號速率、載波頻率、采樣率分別為4 000Hz、8 000Hz、64 000Hz;脈沖成型采用根方升余弦濾波器,成型系數(shù)為0.5,各調(diào)制方式在同一信噪比下仿真500次,每次仿真數(shù)據(jù)長度為8 192個樣點,仿真曲線如圖 8所示。

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??? 從圖中可以看出,F(xiàn)Q和FB參量的取值受信噪比的影響較小,具有較好的穩(wěn)健性。BPSK信號FQ參數(shù)與其他三類調(diào)相信號有較大差異,且取值隨著信噪比的增加趨于穩(wěn)定,這與前面的特征分析相吻合,故FQ參數(shù)可用于在較低信噪比下區(qū)分出BPSK信號; QPSK信號的FB參數(shù)隨著信噪比的增加逐漸減小,而其它三類調(diào)相信號的FB參數(shù)隨著信噪比的增加逐漸遞增,這樣,低信噪比的分類閾值也同樣適合于高信噪比的情況,故FB參數(shù)可以較好地區(qū)分出QPSK信號。
  實驗二 2FSK、4FSK、MSK、BPSK、QPSK、OQPSK、PI/4QPSK、8PSK、16QAM、64QAM信號Ap參量取值隨信噪比變化情況
仿真中,2FSK信號調(diào)制指數(shù)為0.6,4FSK信號調(diào)制指數(shù)為1.2,其他條件同實驗一。各調(diào)制方式在同一信噪比下仿真500次,仿真曲線如圖9所示。圖中結(jié)果表明,Ap參量較好地反映了信號瞬時幅度的變化情況,當(dāng)信噪比大于4dB時,各調(diào)制信號的Ap參量取值趨于穩(wěn)定,幅相類信號(16QAM、64QAM)、調(diào)相類信號(BPSK、QPSK、PI/4QPSK、8PSK)以及調(diào)頻類信號(2FSK、4FSK、MSK)之間都有較明顯的差異,其中OQPSK信號由于調(diào)制時正交分量和同相分量相對延遲了半個碼元間隔,減小了包絡(luò)的起伏,使得其分布特征與調(diào)頻類信號相似。在信噪比大于5dB時,Ap參量可以對上述的三類信號進(jìn)行有效區(qū)分。

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  實驗三? 信號分類性能測試
  實驗采用蒙特卡羅統(tǒng)計法,在信噪比為0dB、5dB、10dB和15dB的條件下分別隨機(jī)產(chǎn)生上述各類信號,各信噪比下分別進(jìn)行10 000次仿真測試,其他條件同實驗二,采用圖10所示的識別流程對隨機(jī)產(chǎn)生的信號進(jìn)行調(diào)制方式識別,每次識別數(shù)據(jù)長度為8 192個樣點,識別結(jié)果見表 1,信號識別流程中的C參量和F參量請參考文獻(xiàn)[5]??梢钥闯?,在低信噪比時,對4FSK 和PI/4QPSK信號的識別性能較差,這是由于在信噪比較低時特征所呈現(xiàn)出來的譜峰數(shù)被噪聲淹沒所導(dǎo)致的;BPSK、QPSK信號的識別效果較好,在0dB時的識別率仍大于80%,這與實驗一的結(jié)果吻合;隨著信噪比的提高,各信號的識別性能得以改善,當(dāng)信噪比為10dB時,信號的正確識別率均大于90%。

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  文章提取了兩個新的分類特征參數(shù),并結(jié)合非線性變換后的譜特征和瞬時統(tǒng)計參數(shù)實現(xiàn)了常用數(shù)字信號的識別。本文算法結(jié)構(gòu)清晰、計算簡便,在較低信噪比條件下具有較高的識別率,易于實現(xiàn),具有一定的實用價值。


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