alpha稳固分布噪声下通信信号调制辨别研究

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1、Alpha稳固分布噪声下通信信号调制辨别研究第1章绪论近年来，随着通信技术的迅速发展，通信信号处理方面的研究也取得了长足的进步。通信信号调制方式识别因为其应用范围广、行业需求不断变化、研究路线较多且没有形成完整的理论体系等原因，成为通信信号处理领域一个经久不衰的研究课题。本文主要将无线通信信道中的噪声建模为Alpha稳定分布，研究Alpha稳定分布噪声下的通信信号调制方式识别。本章将从信号调制识别的研究目的出发，系统介绍调制识别的研究背景和意义、国内外研究现状以及本文的主要工作等相关内容。1.1研究的背景和意义通信的目的是通过信道传输信息，且期望在传输过程中务必达到安全、快速、准确、有

2、效。在信号的传输过程中采用不同的调制方式，可以在充分利用信道的同时满足各种通信体制的多种需求。随着通信技术的不断发展，调制方式也在不断的增加。而通信信号调制方式识别的任务就是识别出有用信号的调制方式，识别过程可能会受到噪声的干扰，且需要已知部分调制信息。有效的调制方式识别可为解调、分析或者进行干扰等后续工作提供依据。通信信号调制方式识别在军事领域有着重要的应用。在军事领域内，电子战在现代战争中占有重要地位，被称为第四个战场。通信对抗作为电子战的重要组成部分，用来干预战场的通信活动，包括对敌方通信信号的截获、检测、识别和定向测位，进而破译敌方的通信信息或进行通信干扰。通信信号调制方式识别

3、是实现信息破译和干扰的前提，只有正确识别截获信号的调制方式才有可能为解调器中解调算法的选择提供参考依据，进而建立无线电接收机破译敌方信息；同时对截获信号调制方式的识别也有助于选择有佳的干扰样式或电子战干扰抵消算法，在对敌方通信进行抑制和破坏的同时保证我方的通信质量，实现电子战通信对抗的目的。在民用领域，通信信号调制识别也已经成功的应用于很多层面。在国家层面，政府相关职能部门的频谱监测、干扰侦听和信号确认等无线电管理工作，主要目的是在保障合法通信正常进行的同时对非法电台的干扰和进行侦听。在频谱监测设备中合理的使用调制识别技术，有助于设备对不同性质用户进行有效的区分，未知干扰信号的性质也可

4、以快速地被确定，从而为管理人员解决问题带来很大的便利。该项技术目前最具价值的应用是软件无线电和认知无线电。通信体制在不断发展和成熟的过程中，出现了大量新的信号调制方式和接入技术，在无线通信领域中形成了多体系并存且各体系间兼容性差的局面，致使频谱资源严重浪费。为了使频谱利用效率得到有效提高，且最大程度保证信息传输的高效性和可靠性，在软件无线电技术中，信号发送端常采用自适应调制和编码技术。在认知无线电技术中，为了实现频谱资源的最佳配置，信号发送端会对外部无线电环境进行实时检测和分析，合理利用搜寻到的空闲频谱。因此，通用接收机通过对信号调制方式进行有效识别，以实现准确的抽样判决和信息解调，就

5、成为了提高频谱利用效率的关键技术。高速数字信号处理技术、计算机技术以及大规模集成电路的快速发展也为通信信号调制方式识别技术的工程实现提供了必要的硬件基础，使这项技术可以快速有效的应用于军事和民用领域。综上所述，通信信号调制方式识别在军事电子对抗、民用频谱监测、软件无线电及认知无线电中都有较多的应用，有很重要的研究价值和意义，本文的研究正是在这一背景下展开的。1.2调制识别技术面临的新问题通信信号调制方式识别经过多年的研究，已成功应用于某些领域。但是该项技术的研究远未成熟，面临着很多新的问题。例如，为了提高信道的频谱利用率，现代通信体制采用了许多新的调制方式，已有的调制方式识别技术都只适

6、合于某类特定的通信信号，因此需要研究适合新调制方式的识别技术。另外，随着信道环境的日益复杂化和应用背景的不断变化，信道中出现了一类呈现非高斯性的噪声，比如电磁脉冲噪声、低频大气噪声、多用户干扰等，这类噪声往往具有短时大幅度脉冲特性。显然，高斯分布已不再适合描述此类脉冲噪声，相应的高斯噪声下的许多调制识别技术也不再适用。以美国南加州大学Nikias教授为代表的一批学者经过研究论证，认为Alpha稳定分布是模拟无线通信信道噪声的最有效模型[1-2]。之后越来越多的研究者开始将背景噪声建模为Alpha稳定分布，进行了大量的Alpha稳定分布分布噪声下的信号处理研究[3-10]。本文将无线通信

7、信道噪声建模为Alpha稳定分布分布，致力于研究适合Alpha稳定分布分布噪声下使用的调制识别算法。第2章Alpha稳定分布理论及通信信道噪声分析Alpha稳定分布(AlphaStableDistribution)是一种广义的高斯分布，是高斯分布的推广，即高斯分布仅是它的一个特例。事实上，Alpha稳定分布是唯一一种满足广义中心极限定理的分布，即无限多个可能方差无限大的独立分布的随机变量之和的极限分布是Alpha稳定分布，很多不满足经典的中心极