改进的基于特征函数的调制识别算法

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1、第28卷第3期航天电子对抗59改进的基于特征函数的调制识别算法杨树树，张路平。(1．中国航天科工集团8511研究所，江苏南京210007；2．南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京210094)摘要：原有的基于特征函数的调制识别算法，是将基带信号的同相分量和正交分量之和代入特征函数进行运算，计算过程丢失了部分有用信息，仅能保证特征函数的相位跟高斯白噪声无关。提出一种新方法，将基带信号以复数形式代入特征函数进行运算，不仅没有丢失信号的有用信息，并且从理论上证明计算结果跟高斯白噪声无关，继而可以使用特征函数的幅度信息对信号的调制方式进行识别。

2、仿真证明，该算法比原有方法在识别性能上有大幅提高。关键词：调制识别；特征函数；复信号；改进中图分类号：TN971文献标识码：AModifiedmodulationclassificationmethodbasedoncharacteristicfunctionYangShushu，ZhangLuping。(1．No．8511ResearchInstituteofCASIC，Nanjing210007，Jiangsu，China；2．SchoolofElectronicEngineeringand0ptoelectronicTechnology，

3、NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，Jiangsu，China)Abstract：Inexistingmodulationclassificationalgorithmbasedoncharacteristicfunction，arealnumberwhichisusuallythesumofthesignalin-phasecomponentandquadraturecomponentistakenintotheformula．Inthisprocesssomesigna

4、linformationislost，thoughthephaseofcharacteristicfunctionisinsensitivetothewhiteGaussiannoise．Anewalgorithmisproposedforcalculatingthecharacteristicfunction，whichtakesthecomplexbasebandsignalintotheformuladirectly．Thisprocessdoesnotloseanysignalinformation．Itisprovedthatthep

5、roposedcharacteristicfunctionisinsensitivetothewhiteGaussiannoise，sotheamplitudeofthecharacteristicfunctioncanbeusedformodulationclassification．Simulationresultshowsthattherecogni—tionperformanceistheimprovedremarkably．Keywords：modulationclassification；characteristicfunction

6、；complexsignal；mend别很多的调制方式，但重构星座图的计算复杂度较大。O引言相对而言，高阶累积量的计算复杂度要小得多，而且高信号调制方式的识别是信号分析领域里一个重要斯白噪声的高阶累积量为零，文献[5～6]采用了基于的组成部分。文献[1]利用中频信号的幅度、频率和相高阶累积量的识别算法。然而任何算法总有其局限位的瞬时信息实现了对多种信号的调制识别，但局限性，文献[7]发现对于某些调制信号，基于特征函数的于一些简单的调制方式，没有涉及QAM(正交幅度调识别算法比基于高阶累积量的识别算法更有优势，文制)等信号的识别。为了识别一些复杂

7、调制的信号，文献[83中则采用特征函数和高阶累积量联合识别的方献[2]将预处理后的基带信号作为识别对象。文献[3法，取得了较好的效果。-4]对基带信号的星座图进行聚类分析，虽然可以识本文通过分析原有的基于特征函数调制识别算法的局限性，对其加以改进，从理论上证明改进后的算法收稿日期：2012—02—08；2012—04—28修回。对高斯白噪声不敏感。仿真证明本算法的识别性能比作者简介：杨树树(1986一)，男，硕士研究生，主要研究方向为信号处理。原有基于特征函数的识别算法有较大提高。60航天电子对抗2012(3)的特征函数如图1所示。1信号模型本

8、文假设待识别的信号已经完成载波恢复和定时同步，得到的同步码元序列可以表示为：=^+，k=1，2，⋯，K(1)式中E是信号平均功率，{S)是来自功率归一