摘  要： 針對(duì)軟件無(wú)線電中自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別在信噪比大范圍變化下的精度和速度問(wèn)題，提出了一種帶有參考訓(xùn)練的分類(lèi)識(shí)別結(jié)構(gòu)，通過(guò)構(gòu)造有效的三維特征矢量和加權(quán)擇多判決分類(lèi)器，對(duì)BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類(lèi)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制模式識(shí)別。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
關(guān)鍵詞： 自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別；特征矢量；加權(quán)擇多判決

    軟件無(wú)線電技術(shù)已經(jīng)成為最近幾年通信界研究和開(kāi)發(fā)的熱點(diǎn)。它的主要目的是建立一個(gè)通用平臺(tái)，讓不同制式和傳輸速率的通信信號(hào)互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)利用。軟件無(wú)線電的通信體制決定了通信的接收方無(wú)法根據(jù)某一特定的解調(diào)方式、在特定的頻段上進(jìn)行解調(diào)解碼。對(duì)這種多速率、多模式的寬帶信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，首先需要解決的問(wèn)題就是如何自動(dòng)識(shí)別接收信號(hào)的調(diào)制模式，然后再分析對(duì)應(yīng)該調(diào)制模式的各種調(diào)制參數(shù)，如頻點(diǎn)、帶寬、波特率等。自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別的實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件無(wú)線電技術(shù)的發(fā)展起著重要作用。
    對(duì)于自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別，國(guó)內(nèi)外已取得不少研究成果[1-2]?？偨Y(jié)起來(lái)，識(shí)別方式大致分為兩類(lèi):基于判決理論的識(shí)別和基于統(tǒng)計(jì)理論的識(shí)別?；谂袥Q理論的識(shí)別方式依賴(lài)于先驗(yàn)概率進(jìn)行分類(lèi)判決；而基于統(tǒng)計(jì)理論的識(shí)別方式主要依靠特征提取和構(gòu)造合適的分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別。后者不需要假設(shè)條件，易于進(jìn)行盲識(shí)別和算法的高效實(shí)現(xiàn)，因而應(yīng)用范圍更廣。其中特征提取的研究初期僅限于對(duì)時(shí)頻特征的分析，隨著研究的深入，逐漸引入了譜相關(guān)理論、小波理論、矩理論、循環(huán)累量和高階累量[3]進(jìn)行調(diào)制特征的提取。
    而分類(lèi)器的設(shè)計(jì)主要是線性分類(lèi)器、非線性分類(lèi)投影、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)等理論的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)識(shí)別效果的好壞往往取決于特征提取，并且正向著低預(yù)處理、低復(fù)雜度、盲識(shí)別、高識(shí)別精度的方向發(fā)展[5]。
    本文針對(duì)低算法復(fù)雜度、較高識(shí)別精度、較快識(shí)別速度的要求，結(jié)合應(yīng)用需要，從常用的五類(lèi)調(diào)制信號(hào)(BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK)中有選擇性地提取三類(lèi)特征構(gòu)成特征矢量，通過(guò)加權(quán)擇多判決進(jìn)行分類(lèi)[6]。在不同的信噪比下的仿真結(jié)果表明，本文提出的方法能夠較好地分類(lèi)識(shí)別這五類(lèi)調(diào)制模式。
1 系統(tǒng)構(gòu)成
    系統(tǒng)的原理框圖如圖1所示，共包括三個(gè)模塊：訓(xùn)練模塊、接收提取模塊和判決模塊。訓(xùn)練模塊主要負(fù)責(zé)掃描載頻，以掃描得到的載頻為參量，隨機(jī)產(chǎn)生五類(lèi)幅度歸一化的調(diào)制信號(hào)，并對(duì)每類(lèi)信號(hào)進(jìn)行三維特征矢量提取，構(gòu)成3×5大小的信號(hào)特征矩陣，作為調(diào)制模式分類(lèi)判決的依據(jù)。接收提取模塊將接收到的信號(hào)進(jìn)行幅度歸一化的預(yù)處理，特征提取后得到接收信號(hào)的三維特征矢量。判決模塊主要負(fù)責(zé)結(jié)合信號(hào)特征矩陣，對(duì)接收信號(hào)的特征矢量進(jìn)行判決，判定識(shí)別接收到的信號(hào)的調(diào)制模式。訓(xùn)練模塊和接收提取模塊使用同步的系統(tǒng)時(shí)鐘CP，以保證兩個(gè)模塊的采樣方式一致[7-8]。

2 特征矢量與加權(quán)擇多判決
2.1 三維特征矢量
    基于統(tǒng)計(jì)理論的識(shí)別方式分為特征提取和分類(lèi)判決兩個(gè)步驟，提高其識(shí)別速度和精度的關(guān)鍵在于如何選取合適的分類(lèi)特征。一個(gè)合適的分類(lèi)特征不但可以使分類(lèi)器的設(shè)計(jì)變得簡(jiǎn)單，還可以使分類(lèi)識(shí)別的精度和速度大大提高。
    本設(shè)計(jì)在確定所選用的特征量之前，先從時(shí)頻特征、矩特征和高階累量中選取了14種，在不同信噪比下進(jìn)行測(cè)試，結(jié)合系統(tǒng)對(duì)識(shí)別速度的要求，最終選取了以下三類(lèi)特征量作為分類(lèi)特征。其中Ns為采樣點(diǎn)數(shù)。
    第一類(lèi)特征量：

    優(yōu)選的特征量能夠在信噪比一定的情況下，將不同的調(diào)制模式區(qū)別開(kāi)來(lái)。也就是說(shuō)，在一定的信噪比下，不同調(diào)制模式的信號(hào)的該項(xiàng)特征量的數(shù)值之間差異很大，可以用來(lái)區(qū)別不同的調(diào)制模式。比如第二類(lèi)特征量Gamamax的性能如圖2所示，在每種信噪比下，不同調(diào)制模式信號(hào)的Gamamax特征值都具有一定的區(qū)分度，因而可以作為特征量被用來(lái)進(jìn)行調(diào)制模式的分類(lèi)識(shí)別。

    三類(lèi)特征量進(jìn)行組合，便可得到三維特征矢量[Fmd，Gamamax，Aad]。訓(xùn)練模塊在不同信噪比的情況下實(shí)時(shí)訓(xùn)練，產(chǎn)生相應(yīng)的3×5信號(hào)特征矩陣。而接收提取模塊直接從預(yù)處理后的信號(hào)中提取出三維特征矢量，直接送到判決模塊中進(jìn)行分類(lèi)。
2.2 加權(quán)擇多判決
    由上述分析可知，通過(guò)單維特征就可以對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行調(diào)制模式分類(lèi)，但信源信號(hào)經(jīng)過(guò)信道衰落和疊加上信道噪聲以后，會(huì)在幅頻特性和相頻特性上產(chǎn)生很大的起伏和抖動(dòng)。所以為了在較大信噪比范圍內(nèi)獲得更高的分類(lèi)精度，有必要采用多維特征矢量。同時(shí)，為了盡量提高系統(tǒng)分類(lèi)的速度，僅篩選出以上三類(lèi)特征量組成三維特征矢量。
    常用的矢量分類(lèi)器有線性分類(lèi)器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。本系統(tǒng)基于提高分類(lèi)實(shí)時(shí)性的考慮，采用了一種加權(quán)擇多判決的方法，其原理如下。

 
    (2)執(zhí)行x1＝(varmax-var(f1x))、y1＝(varmax-var(f2y))、z1＝(varmax-var(f3z))，完成權(quán)重的計(jì)算過(guò)程。其中varmax是F中所有元素方差的最大值，var(f1x)是元素f1x的方差。則x1越大，說(shuō)明f1x的方差越小，誤判的概率也就越小。
    (3)擇多判決。如果x(y、z)等于i，則將x1(y1、z1)累加到Sum(i)中，i=1，2，3。Sum中最大值的下標(biāo)即為分類(lèi)判決的最后輸出結(jié)果；數(shù)值1~5，分別代表BPSK、QPSK、FSK、PM和MSK這五類(lèi)調(diào)制模式。
    這種加權(quán)擇多判決分類(lèi)方法只涉及到復(fù)雜度較低的加減運(yùn)算和查找運(yùn)算，求方差的運(yùn)算也可以采用遞推的方式進(jìn)行，而沒(méi)有擬合函數(shù)、核函數(shù)參數(shù)的求解過(guò)程。所以在運(yùn)行速度上具有一定的優(yōu)勢(shì)。
3 仿真結(jié)果與性能分析
    本系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)采用了Lyrtech公司提供的LSP研發(fā)工具。LSP快速原型開(kāi)發(fā)平臺(tái)集成了MATLAB/Simulink軟件仿真環(huán)境和DSP+FPGA的快速原型開(kāi)發(fā)板，硬件資源豐富、結(jié)構(gòu)靈活，有較強(qiáng)的通用性，適用于模塊化設(shè)計(jì)，從而能夠提高算法效率。同時(shí)，其開(kāi)發(fā)周期較短，系統(tǒng)易于維護(hù)和擴(kuò)展，為用戶提供了一個(gè)從軟件仿真到硬件測(cè)試的系統(tǒng)級(jí)開(kāi)發(fā)流程。仿真過(guò)程中，調(diào)制模式識(shí)別主要針對(duì)BPSK、QPSK、FSK、PM和MSK這五類(lèi)。
    信號(hào)產(chǎn)生部分的參數(shù)設(shè)定為：采樣頻率統(tǒng)一為fs＝1 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)統(tǒng)一為NS＝50 000，載頻fc＝100 Hz(BPSK、QPSK、PM)或?yàn)?00 Hz(MSK)，F(xiàn)SK的兩個(gè)載頻分別設(shè)為100 Hz和50 Hz。噪聲設(shè)定為高斯白噪聲。信噪比分為-5 dB、0 dB、5 dB、10 dB、15 dB、20 dB六種情況，進(jìn)行特征提取和分類(lèi)識(shí)別算法的仿真。為避免單次分類(lèi)的個(gè)體誤差，整個(gè)仿真過(guò)程采用蒙特卡羅仿真，每類(lèi)調(diào)制模式在每種信噪比下的特征提取和加權(quán)擇多分類(lèi)判決都進(jìn)行了5 000次仿真實(shí)驗(yàn)，測(cè)試結(jié)果如表1和圖3所示。

    由表1和圖3可以看出，采用Fmd特征量、Gamamax特征量和Aad特征量組成的三維特征矢量及加權(quán)擇多判決分類(lèi)方法，對(duì)BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類(lèi)調(diào)制模式進(jìn)行識(shí)別，在－5 dB低信噪比的情況下，有一定的誤判率；當(dāng)信噪比超過(guò)0 dB以后，正確識(shí)別概率在94％以上，基本能滿足對(duì)識(shí)別精度的要求。
    整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算過(guò)程主要由特征提取和加權(quán)擇多判決兩部分構(gòu)成。如果計(jì)算長(zhǎng)度為N，則特征提取部分Fmd特征量計(jì)算的復(fù)雜度為O(N×logN)，Gamamax特征量計(jì)算的復(fù)雜度也為O(N×logN)，Aad特征量計(jì)算的復(fù)雜度為O(N)；所以訓(xùn)練模塊和特征提取模塊的總計(jì)算復(fù)雜度為O(N×logN)。加權(quán)擇多判決部分的計(jì)算復(fù)雜度為O(3×5)，也就是為O(1)。因此系統(tǒng)總的計(jì)算復(fù)雜度為O(N×logN)。為了提高運(yùn)算速度可以考慮降低N，但N過(guò)小則會(huì)影響特征矢量計(jì)算的準(zhǔn)確性，所以在N保持一個(gè)適當(dāng)?shù)闹禃r(shí)，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性可以得到保證。
    本文針對(duì)軟件無(wú)線電中的自動(dòng)調(diào)制模式識(shí)別中的精度和速度問(wèn)題，提出了一種帶有參考訓(xùn)練的分類(lèi)識(shí)別結(jié)構(gòu)，有選擇性地設(shè)計(jì)了一種三維特征矢量和加權(quán)擇多判決分類(lèi)識(shí)別方法，以提高調(diào)制模式識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。對(duì)BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類(lèi)信號(hào)在大動(dòng)態(tài)信噪比范圍內(nèi)的仿真，結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)的有效性。對(duì)系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度的分析說(shuō)明了提高計(jì)算速度的方法和原則。但仍需在低預(yù)處理、低復(fù)雜度和盲識(shí)別方面進(jìn)一步研究、改進(jìn)。
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