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基于高階累積量的調(diào)制制式識別

2017-09-06 11:37:16張曉燕劉涵鄭秋云何時(shí)秋李默
科學(xué)與財(cái)富 2017年24期
關(guān)鍵詞:特征參數(shù)

張曉燕+劉涵+鄭秋云+何時(shí)秋+李默

摘 要:本文利用截獲信號的高階累積量為特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)了6種常用調(diào)制信號的分類識別,調(diào)試信號分別為:2ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK and 16QAM.最后通過仿真驗(yàn)證了所提取的特征參數(shù)能夠有效識別6種不同的調(diào)制信號,并能很好的抑制高斯白噪聲的影響,具有良好的抗噪性。

關(guān)鍵詞:高階累積量 特征參數(shù) 調(diào)制信號

1 引言

截獲信號的調(diào)試制式識別一直是通信領(lǐng)域重要的研究課題,在軍事、民用、帶寬通信和自適應(yīng)傳輸?shù)确矫娑季哂泻芨叩膶?shí)用價(jià)值。目前利用高階累積量識別截獲信號的調(diào)試制式識別是一個研究熱點(diǎn),這是由于大于二階累積量下高斯白噪聲恒為零[1],對包含高斯白噪聲的截獲信號轉(zhuǎn)換到累積量或累積量譜域處理,就可以剔除高斯白噪聲的影響,抗噪性能較好??紤]到信號六階累積量以上計(jì)算復(fù)雜度高,本文通過二階、四階累積量實(shí)現(xiàn)對高斯白噪聲信道下六種信號的有效識別。

2 高階累積量

2.1定義

從文獻(xiàn)[2]中隨機(jī)向量的矩陣和累積函數(shù)之間關(guān)系中,可以推廣到平穩(wěn)隨機(jī)過程中,即對于具有零均值的平穩(wěn)隨機(jī)過程x(k),并定義

,有如下定義的2階和4階累積量。

(2-1)

(2-2)

(2-3)

(2-4)

(2-5)

2.2 特征參數(shù)

高階累積量不能直接用于截獲信號的識別,可通過轉(zhuǎn)換變成特征參數(shù)后進(jìn)行識別調(diào)制信號,提取特征參數(shù)定義如下:

(2-6)

(2-7)

(2-8)

2.3 仿真分析

步驟1: 通過特征參數(shù)1識別兩大類信號:2ASK、2PSK和4PSK、2FSK、4FSK、16QAM。前者理論值為1,后者理論值為0;

步驟2: 接著通過特征參數(shù)2識別4PSK、16QAM 和 2FSK、4FSK 兩類信號,前者數(shù)值為1,后者數(shù)值為0;。

步驟3: 然后利用特征參數(shù)3可識別 2PSK 和 2ASK信號 ,前者數(shù)值為2,后者數(shù)值為1;

步驟4: 最后使用特征參數(shù)3能識別出4PSK 和16QAM 信號。 前者數(shù)值為1 ,后者數(shù)值 6.8。從圖2-1中可看出, 當(dāng)信噪比大于10dB時(shí),夠能有效區(qū)分兩信號。

3 結(jié)論

在截獲信號處理方面,調(diào)制制式的自動識別一直是研究重點(diǎn)。對此,本文提出了一種基于高階累積量的調(diào)制制式自動識別方法,仿真結(jié)果表明,在高斯白噪聲信道下,僅利用二階和四節(jié)累積量提取特征參數(shù)就能有效識別該6種調(diào)制信號,驗(yàn)證了算法的有效性以及抗噪性能良好。

參考文獻(xiàn):

[1] 呂新正,魏平.利用高階累積量實(shí)現(xiàn)數(shù)字調(diào)制信號的自動識別[J].電子對抗技術(shù),2004, 19(6): 3-6.

[2] A. Swami and B. M. Sadler, “Hierarchical digital modulation classification using cumulants,” IEEE Trans. Commun., vol. 48, no . 3, pp. 416-429, Mar. 2000.

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