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1、Ξ文章编号:100328329(2003)0220030204基于谱分析的通信信号调制方式自动识别杨志俊,范海波,曹志刚(清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室,北京100084)【摘要】本文研究基于谱分析的通信信号调制方式自动识别,首次提出了瞬时频率归一化分布和AWGN因子等一组鲁棒性强的特征参数。在不需要先验知识的情况下,对加性高斯白噪声(AWGN)信道中常用通信信号BPSK,QPSK,OQPSK,π/4QPSK,MSK,FSK,FM,CW进行识别;仿真结果表明:总体识别率达95%以上,证明该方案是有效实用的。关键词:谱分析;调制;自动调制识别
2、中图分类号:TN911.7文献标识码:A一、引言软件无线电是最近几年在无线通信领域提出的一种新的通信体系,而信号调制的自动识别是其关与计算,特征参数对信噪比及调制参数的鲁棒性直接关系到识别的性能。本文采用如下特征参数,其中瞬时频率归一化分布和AWGN因子参数是本文首次提出的:键技术之一[2、3]。采用自动调制识别技术能够快1.R参数[6]:R参数反应信号包络的变化程速、自动地识别出信号的调制方式,因此在许多军事、民用通信系统中发挥着重要作用[1],例如信号确认、干扰识别、频谱管理、通信监视、电子对抗等。目前已有的自动调制识别方法大致可以分成两度。
3、调制信号可以写成s(t)=A(t)exp[jω0t+φ(t)]的形式,采样得到离散信号序列s(n)(1≤n≤N)。信号的瞬时包络平方公式如下:222大类:判决理论方法和模式识别方法[4、5]。在最小
4、s(n)
5、=Re[s(n)]+Im[s(n)]错误准则下,前者是最佳的,但是其判决规则较难实现。模式识别方法是基于特征抽取的识别算法,它结合使用了传输信号的频域特征(比如频谱估计)和R参数表达式如下:R=σ2/μ2其中μ、σ2分别是信号s(n)包络平方的均值和方差。2.CW因子:对信号进行FFT运算,得到F(n)(1≤n≤N),定义最大幅值和次高幅值的时
6、域特征(比如瞬时包络、瞬时频率和瞬时相位),对比为CW因子Rcw。显然,当其值大于某门限时,可信号先验信息的依赖性相对较小,能够在各种无线信道环境中使用,因此具有较大的实用价值。本文通过对信号谱、平方谱及四次方频谱进行判其为载波信号CW。3.信号平方谱[7]:信号平方后的频谱(图4)可以分成两部分:其一是信号载频两倍处的部分,用两分析,找出了一组对信噪比及调制参数(MPSK信倍载波分量F2C和“共振峰”数N2两个参数表示其号之滚降系数、FSK信号之调制指数等)变化不太敏感的特征用于自动调制识别,取得了较好的效果。二、调制信号的特征参数分析调制信
7、号自动识别的关键是其特征参数的提取特征;其二是0频附近的频谱,MPSK信号采用了滚降技术,因此当信号平方后,在0频附近有能量,且在信号波特率谱线处将有明显的能量峰值出现。4.信号四次方谱[7]:信号平方、高通滤波后再次求平方,其频谱特征可用四倍载频附近离散谱分Ξ作者简介:杨志俊(1967-),男(汉),江苏,清华大学工程硕士研究生。量个数N4参数表示。5.瞬时频率归一化分布:未知信号因其准确的载频未知,因此频谱中出现的瞬时频率存在误差而不能直接利用,但其统计分布可以较好地反映信号的特征。本文首次提出该参数,计算方法如下:A.信号的瞬时相位的公式如下:φ[
8、n]=arctanIm[s(n)]Re[s(n)](1≤n≤N)B.对瞬时相位进行相位去卷叠[5],得到去卷叠后的相位序列θ(n);C.为消除载波对相位的影响,对θ(n)差分得到序列f1(n):f1(n)=θ(n)-θ(n-1);D.对f2(n)进行归一化处理得到信号的归一N化频率:f(n)=f2(n);Max{abs[f2(i)]}i=1E.对其进行分布统计。信号瞬时频率归一化分布可用如下特征参数表述:(1)极大值位置的绝对值FDpos;(2)分布均值以上部分所占宽度FDwidth;(3)分布方差FDval。6.AWGN因子:本文首次提出该参数。AWG
9、N频谱包络是平坦的,但信号谱表现不同,有明显的“共振峰”,因此,按以下方法计算其取值范围不同,可以用于将信号与AWGN的分类。A.对数据进行FFT变换,求出其功率谱;B.计算功率谱的均值E1;C.对于高于E1的部分再求均值,得到E2;D.对于高于E2的部分再求均值,得到E3;图1调制识别流程图B.信号可以分为包络恒定的恒包络信号计算A1=E2-E1E1、A2=E3-E2E1。经过大(FSK、FM、CW)、包络有微小起伏变化的准恒包络信号(BPSK、QPSK、OQPSK、π/4QPSK等)和包络量的仿真统计表明:当为AWGN时,A1、A2值均在0
10、.7～1.3范围内;当为信号时,A1、A2值均大于2。三、调制信号
