馮曉東,曾 軍

(重慶郵電大學(xué) 電信業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)研究所,重慶 400065)

基于決策論的數(shù)字調(diào)制信號識別方法

馮曉東,曾 軍

(重慶郵電大學(xué) 電信業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)研究所,重慶 400065)

以決策論為基礎(chǔ)提出了一種改進(jìn)的數(shù)字調(diào)制信號識別方法,該方法僅需4個相對簡單的特征參數(shù),就能識別2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號。仿真結(jié)果表明,該方法復(fù)雜度較低,識別正確率有較大提高,尤其對于2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的識別,在信噪比較低的情況下,具有較好的識別效果。

調(diào)制識別;決策論;特征參數(shù);信噪比

隨著通信技術(shù)的發(fā)展,無線通信環(huán)境日益復(fù)雜,通信信號的調(diào)制制式也越來越趨于多樣化和復(fù)雜化,通信信號調(diào)制識別顯得尤為重要和迫切。調(diào)制識別指的是在沒有任何先驗知識的前提下自動識別接收到的信號的調(diào)制方式。目前,自動調(diào)制識別算法主要分為統(tǒng)計模式識別與決策論方法兩大類[1-3]。A.K.Nandi和E.E.Azzouz在文獻(xiàn)[4～6]中采用傳統(tǒng)決策論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對模擬和數(shù)字信號進(jìn)行分類識別,但結(jié)果表明只有在信噪比>10 dB時,識別效果才比較理想,而當(dāng)信噪比<10 dB時,識別正確率會大幅下降。文獻(xiàn)[7～8]利用小波變換進(jìn)行識別,算法復(fù)雜度高,需要信噪比>10 dB時,才能實現(xiàn)信號的調(diào)制分類。文獻(xiàn)[9]改進(jìn)了傳統(tǒng)決策理論算法所提取的特征參數(shù),雖然算法復(fù)雜度與識別正確率都有所提高,但當(dāng)信噪比≤5 dB時,正確識別概率會明顯下降。

本文從提取特征參數(shù)的角度,提出4個計算量小、提取較方便的特征參數(shù),基于決策論提出了一種數(shù)字調(diào)制信號識別方法,用以識別2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號,并結(jié)合決策樹分類器給出該識別方法的實現(xiàn)流程。仿真實驗顯示,當(dāng)SNR≥8dB時,能夠識別率均能達(dá)到100%,同時,當(dāng)SNR低于5 dB時,能夠較好地完成2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的識別。

1 識別方法

1.1 特征參數(shù)的提取

本文將實現(xiàn)對2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號的識別,綜合考慮算法復(fù)雜度、識別正確率等多方面因素,采用以下4個特征參數(shù)來進(jìn)行識別:

1.1.1 包絡(luò)高階特征J[8]

假設(shè)接收到的信號為

f(t)=s(t)+n(t)=A(t)cos[φ(t)]+n(t)

(1)

接收信號f(t)的包絡(luò)ξ(t)為

(2)

(3)

m4=E[ξ4(t)]=E{[A2(t)+2A(t)a(t)+c2(t)]2}

(4)

由于已調(diào)信號s(t)和噪聲n(t)不相關(guān),再利用高斯白噪聲性質(zhì),式(4)可化簡為

(5)

由式(5)可知

m4-2(m2)2=E[ξ4(t)]-2E2[ξ2(t)]=E[A4(t)]-2E2[A2(t)]

(6)

可以看出,式(6)消除了噪聲的影響,因而對噪聲有較好的抑制作用。把式(6)對已調(diào)信號s(t)功率平方的4倍4S2進(jìn)行歸一化,定義為特征量J,其表達(dá)式為

(7)

表1給出了各調(diào)制信號的包絡(luò)高階特征J的理論值,由此表可知,通過設(shè)置合適的門限。

表1 各調(diào)制信號的特征參數(shù)的理論值

1.1.2 零中心歸一化MF1[7]

定義

(8)

1.1.3 遞歸零中心歸一化MF2[7]

定義

(9)

1.1.4 零中心歸一化MP[7]

定義

(10)

1.2 特征參數(shù)門限值的確定

為確定特征參數(shù)J,MF1,MF2和MP的門限值,本文使用Matlab仿真,并通過觀測各特征參數(shù)隨信噪比的變化情況,來確定門限值。設(shè)碼元速率為500bit·s-1,載波頻率和采樣頻率分別取2kHz和12kHz,噪聲均為高斯白噪聲,仿真結(jié)果如圖1所示。通過對仿真圖分析可以確定特征參數(shù)J、MF1、MF2、MP的門限值分別為t(J1)=-0.2,t(J2)=-0.5,t(J3)=-0.8,t(MF1)=0.19,t(MF2)=0.42,t(MP)=0.43。針對特征參數(shù)J,具體的判決規(guī)則為:當(dāng)J>t(J1)時,判為2ASK;當(dāng)t(J2)

1.3 識別流程

考慮到?jīng)Q策樹分類器結(jié)構(gòu)簡單、分類速度快、運算量小等優(yōu)點[6],本文采用決策樹的分類方法來實現(xiàn)對這7種數(shù)字調(diào)制信號的識別。根據(jù)提取的特征參數(shù)及其門限值,可以得到如圖2所示的識別流程。

圖1 門限值的確定

圖2 識別流程圖

2 仿真及其結(jié)果分析

為實現(xiàn)對2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號的識別,依照圖2所示的識別流程及選取的特征參數(shù)門限值來進(jìn)行仿真實驗。其中,所采用的仿真參數(shù)及條件為:載波頻率、采樣頻率、碼元速率分別為2 kHz、12 kHz、500 bit·s-1,信號頻偏等于碼元速率,碼元個數(shù)為500。使用隨機(jī)序列作為調(diào)制信號,且仿真環(huán)境為理想加性高斯白噪聲信道,信噪比取0～20 dB。

表2 數(shù)字調(diào)制信號識別正確率與信噪比的關(guān)系

2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號的識別正確率隨SNR的變化情況如表2所示。圖3為信號2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM識別的信噪比性能曲線。從表2可以得知,當(dāng)SNR≥8 dB時,識別率均能夠達(dá)到100%;當(dāng)SNR=5 dB時,除2ASK外,其余信號正確識別率均超過90%;當(dāng)SNR低于5 dB時,不能正確識別信號2FSK、4FSK、2PSK和4PSK,這是因為參數(shù)MF1、MF2、MP在較低SNR情況下,不能區(qū)分各信號;但從圖3可以看出,當(dāng)SNR<5 dB時,還是能夠較好地完成2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的識別,這是因為參數(shù)J對噪聲有良好的抑制作用。

圖3 調(diào)制信號類間識別的信噪比性能曲線

3 結(jié)束語

本文從特征參數(shù)提取這個角度,改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于決策論的數(shù)字調(diào)制信號識別方法,只需4個特征參數(shù)就能識別2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK和16QAM這7種數(shù)字調(diào)制信號,并且在SNR達(dá)到8 dB時就能實現(xiàn)100%正確識別。與文獻(xiàn)[3]相比,本文少用了一個特征參數(shù)來識別這7種數(shù)字調(diào)制信號,并在SNR<5 dB時,還能較好地完成2ASK、4ASK、MPSK/MFSK及16QAM的識別。另外,該方法運算復(fù)雜度較小,能夠較好地滿足工程應(yīng)用中的實時性需求。

[1] 呂新正.基于多特征參數(shù)的通信信號調(diào)制識別技術(shù)研究[D].成都:電子科技大學(xué),2004.

[2] 張煒.數(shù)字通信信號調(diào)制方式自動識別研究[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2006.

[3] 王婷婷,苑律莎,趙建立.基于決策論的數(shù)字模擬信號調(diào)制識別[J].電子科技,2011,24(8):96-99.

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A Method for Digital Modulation Recognition Based on Decision Theory

FENG Xiaodong,ZENG Jun

(Telecom Services Support System Research Institute,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)

An improved method is proposed to identify the types of the digital modulation signals based on the decision theory.By this method,only 4 relatively simple characteristic parameters are needed to identify the seven digital modulation signals,2ASK,4ASK,2FSK,4FSK,2PSK,4PSK and 16QAM.Computer simulations show that the complexity of the improved method is reduced greatly,and the correct recognition rate is increased significantly.It performs specially well in identifying the four digital modulation signals,2ASK,4ASK,MFSK/MPSK and 16QAM,in the case of low signal to noise rate.

modulation recognition;decision theory;feature parameters;signal to noise rate

2014- 11- 25

曾軍(1989—),男,碩士研究生。研究方向:數(shù)字信號處理。E-mail:512013233@qq.com。馮曉東(1970—),男,高級工程師。研究方向:射頻技術(shù)及軟件無線電。

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.04.033

TN911.3

A

1007-7820(2015)04-124-04