基于波形变换的PSK调制识别方法技术

本发明专利技术提出一种基于波形变换的PSK调制识别方法，适应性强，使待识别的信号，在更低的信噪比条件下，取得了更高的识别率。本发明专利技术充分利用基带信号的特点，对瞬时相位进行处理变换，使之区分极为明显（变换前后相差约两个数量级），大大改善识别效果，且很容易选择判决门限。除此之外，本发明专利技术还成功移植到频谱监测接收机中频处理模块的硬件平台上，并且经RS矢量信号源测试验证。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号调制
，特别涉及一种基于波形变换的PSK调制识别方法。 
技术介绍
近年来，通信信号的调制识别已经成为无线通信的一个研究热点，它有着很大的应用前景，尤其是在军事通信领域。随着电子对抗技术研究的不断升温，迫切需要进行调制信号自动识别技术的研究，它被广泛应用于：信号确认、干扰识别、无线电侦听、电子对抗、信号监测和威胁分析等领域。当前最具吸引力的实现平台是软件无线电及其他可重构通信系统。 目前已有的算法大致可以分为两大类：基于判决理论的最大似然方法和基于特征提取的模式识别方法。前者由于对模型失配比较敏感并且计算复杂度较高，在很大程度上制约了它们在实际通信环境下的应用；而后者通常形式简单容易实现，在合适的条件下可获得近似最优的识别性能，并且在模型失配的情况下性能仍然较为稳健，具有较高的实用性。 统计模式识别的基本流程一般包括：信号预处理、特征提取和分类识别这三部分。 信号预处理的任务是对信号滤波、均衡以及幅度调整等，还包括对信号的参数估计，为后面的特征提取部分提供参考依据。在信道非理想的情况下，信号预处理还进行信道参数的估计，减弱信道干扰的影响。 特征提取部分就是从信号的样本数据中提取对调试识别有用的数学特征参数。特征的选择与提取是统计模式识别中的核心部分，可以在时域进行，也可以在频域中进行。特征的选择，取决于要识别信号的种类、参数范围等因素。在实际应用中，很难找到一个对众多信号都具有良好分辨率的特征，为了取得好的识别性能，不同的调试方式对应特征的差别应该尽可能的明显。 统计特征提取的方法，主要可分为以下几类： (1)基于信号瞬时特征提取的方法 由于调制信号可以提取比较简单的特征参数，比如瞬时包络、瞬时相位和瞬 时频率，因此可以利用确定其特征参数来识别信号的调制方式。Nandi和Azzouz等在调制识别方面做了大量研究，提出了中心归一化幅度的最大功率谱密度、相位和频率的标准差等特征识别方法，可以比较全面的区分各种模拟和数字调制信号[29-32]。 (2)基于高阶信号统计量及谱特征提取的方法 高阶统计量能够反映出星座图的分布特征，运算量相对较小，并且能够有效地抑制高斯白噪声，所以广泛用于幅度相位调制方式的识别。 由于不同调制信号所对应的谱特征(频谱特征和功率谱特征等)是不同的，因此也可以通过谱特征来提取特征参数完成调制信号的识别。 (3)基于变换域特征提取的方法 由于通信信号的调制波形具有周期平稳的特性，其值和相关函数等统计量也具有周期性，所以可以利用不同频带之间的相关特性(谱相关)来揭示这些周期性。 上世纪90年代，A.K.Nandi和E.E.Azzouz发表了一系列有关信号调制识别的文章[31,125-128]，提出了一种基于决策理论的识别算法，它是通过从接收的信号中提取几个简单的特征参数，可以在一定的信噪比条件下将一些常用的数字和模拟信号进行识别区分，一定信噪比条件下识别率较高。由于这种算法具有优良的识别效果和可操作性，成了信号识别领域里的经典算法。这种对特征参数的提取算法，至今也具有很好的指导意义，后来的很多识别算法也借鉴了这种算法。 针对本专利技术，简要介绍A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出的算法，主要是特征参数的提取，仅介绍数字调制信号的自动识别。出处Nandi A.K.,Azzouz E.E.,Algorithms for Automatic Recognition of Communication Signals.IEEE Trans.Commun.,1998,46:431-436. 数字调制信号的特征参数主要有以下六个： (1)σaa(零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差)，用来区分待识别信号是2ASK还是4ASK信号。 σaa=1NS[Σi=1NSa2cn(i)]-[1NS|Σi=1NSacn(i)|]2---(5-21)]]>2ASK信号的幅度绝对值是一常数，所以有σaa＝0。而4ASK信号的幅值有四个，其幅度绝对值不为常数，故σaa≠0。 (2)σaf(零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差)，用来区分2FSK信号和4FSK信号： σaf=1c[Σan(i)>atf2N(i)]-[1cΣan(i)>at|fN(i)|]2---(5-22)]]>式中，fm(i)＝f(i)-mf，Rs为数字信号的符号速率，f(i)为信号的瞬时频率。 BFSK信号的频率值有两个，所以它的零中心归一化瞬时频率绝对值是常数，有σaf＝0，而对于QFSK信号，它的瞬时频率有四个值，所以它的零中心归一化瞬时频率绝对值不是常数，即σaf≠0。 (3)σdp(零中心非弱信号瞬时相位非线性分量的标准偏差)，主要用来区分ASK还是BPSK信号。 σdp=1c[Σan(i)>atφNL2(i)]-[1cΣan(i)>atφNL(i)]2---(5-23)]]>对于ASK信号无直接相位信息，即σdp2＝0，而2PSK含有直接相位，故σdp2≠0。 (4)γmax(零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值)，主要用来区分是FSK还是ASK或PSK信号。 γmax=max|FFI[acn(i)]|2Ns---(5-24)]]>对于FSK信号，其包络(瞬时幅度)为常数，则其零中心归一化瞬时幅度为零，即γmax＜t(γmax)；而ASK信号因为包含有包络信息，其零中心归一化瞬时幅度不为零，所以γmax＞t(γmax)。PSK信号由于在传输的时候受信道带宽限制的影响，在相位变化时刻会产生幅度突变，所以也含有幅度变化信息，即γmax＜t(γmax)。因此γmax可以区分FSK和其他数字调制信号。 (5)σap(零中心非弱信号瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差)，主要用来区分信号是QPSK信号还是BPSK或者ASK信号。 σap=1c[Σan(i)>atφNL2(i)]-[1cΣan(i)>at|φNL(i)|]2---(5-25)]]>因为对于ASK信号无相位信息，即σap＜t(σap)，而BPSK信号含有两个直接相位信息，故也满足σap＜t(σap)。对于QPSK，其瞬时相位有4个值，其零中心归一化相位绝对值部位常数，所以σap＞t(σap)。 (6)σap2(零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的方差)，主要用来区分QAM信号还是其他数字调制信号。 式中，c为全部取样数据Ns中属于非弱信号的个数，φNL(i)是信号去线性相位后的非线性分量，在载波完全同步时有： 式中，为瞬时相位。 在QAM信号的星座图中，其四个象限都有不止包含一个星座点分布，因此σap2值很大，因此σap2＞t(σap2)，而对于其他的数字调制信号，该参数要么为0，要么很小本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于波形变换的PSK调制识别方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1、对信号源进行预处理，得到零中频信号，即32K点I、Q路基带信号；步骤2、由预处理的零中频信号—32K点I、Q路基带信号求瞬时相位，经相位去卷叠后得到瞬时频率，再由非弱信号计算剩余载波，弱信号的幅度的判决门限为1.1*ma，ma为信号平均幅度，即幅度小于该门限则为弱信号；步骤3、去除线性相位，再根据瞬时幅度，通过幅值判决判断BPSK和QPSK调制信号的相位跳变点，对跳变点相位由之前的非跳变相位进行替代，即去除相位跳变点；步骤4、根据BPSK、QPSK分别有两个、四个相位值的特点，对瞬时相位进行集中变换，使之更加集中，从而使统计特征的区分更加明显，根据相位特征实现调制方式识别；步骤5、步骤4区分出BPSK后，再区分开QPSK和QAM，利用QPSK有四个相位而QAM多于四个相位的特征，再对QPSK和QAM进行集中变换的处理，根据相位特征实现调制方式识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于波形变换的PSK调制识别方法，其特征在于：包括以下步骤，
步骤1、对信号源进行预处理，得到零中频信号，即32K点I、Q路基带信
号；
步骤2、由预处理的零中频信号—32K点I、Q路基带信号求瞬时相位，经
相位去卷叠后得到瞬时频率，再由非弱信号计算剩余载波，弱信号的幅度的判决
门限为1.1*ma，ma为信号平均幅度，即幅度小于该门限则为弱信号；
步骤3、去除线性相位，再根据瞬时幅度，通过幅值判决判断BPSK和QPSK
调制信号的相位跳变点，对跳变点相位由之前的非跳变相位进行替代，即去除相
位跳变点；
步骤4、根据BPSK、QPSK分别有两个、四个相位值的特点，对瞬时相位
进行集中变换，使之更加集中，从而使统计特征的区分更加明显，根据相位特征
实现调制方式识别；
步骤5、步骤4区分出BPSK后，再区分开QPSK和QAM，利用QPSK有
四个相位而QAM多于四个相位的特征，再对QPSK和QAM进行集中变换的处
理，根据相位特征实现调制方式识别。...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗义军，谢左雷，李劲，张享，陆冬冬，胡文庆，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42