1、基于决策理论的数字调制信号识别发布时间:2006 年 10 月 31 日 点击次数:292 来源: 电子设计应用 作者:张 鸣，韦惠民，闫红梅，张 军摘 要：由于多调制的存在,对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式,因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一。文中研究了 6 种常用数字调制信号识别的特征参数集,并采用决策树判别方法进行分类识别。仿真结果表明,在 SNR5dB 时,识别正确率在 99%以上,且当 SNR20dB 时,识别正确率达到 100%。其特点是,算法简单,识别正确率高,达到了自动分类识别的目的,并有利于实现识别的实时化。关键
2、词： 数字调制识别; 瞬时信息; 特征参数; 决策树引 言随着近代通信技术的进步和各种调制方式的变化发展,在如今多频段、多功能、多体制的通信条件下,对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是识别该信号的调制样式及其参数。目前通信信号调制识别方法多种多样,但调制识别问题实际上是一种典型的模式识别问题,其一般过程如图 1 所示。图 1 一般调制识别过程的结构框图调制识别过程包括 3 个部分：信号预处理部分,为后续处理提供合适的数据;特征提取部分,从数据中提取信号的时域特征或变换域特征;分类识别部分,判断信号调制类型的从属关系,即选择和确定合适的判决规则和分类器。文中在特征提取部分针对 2ASK,2F
3、SK,2PSK,4ASK,4FSK,4PSK 6 种数字调制信号,提取了 4 个基于瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位统计特性的参数,即参数 A、参数 F、零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差 ap 和瞬时频率平方的均值 f2。在分类识别部分采用算法简单、计算量小、易于编程、实时性好的决策树判断方法。特征参数集在 4 个特征参数中,零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差 ap 主要用于区分二、四进制的 PSK 信号。其余 3 个特征参数分析如下。参数 A参数 A 是基于信号瞬时幅度的统计参数,由(1)式定义式中 Ns 为取样点数;a(i)为瞬时幅度。参数 A 主要用来区分是
4、 MASK 信号还是 MFSK 或 MPSK 信号。因为对于 MASK 信号,其包络是不恒定的,即瞬时幅度不为常数,参数 A 也就不为零;而对于 MFSK 信号,其包络恒定,瞬时幅度为常数,参数 A 为零;对于 MPSK 信号,虽然受信道带宽的限制,在相位变化时刻会产生幅度突变,但其参数 A 接近零。所以通过选择合适的门限 t1(A),就可以将 MASK 信号与 MFSK 或 MPSK 信号加以区分。参数 A 还可以用来进一步区分是 2ASK 信号还是 4ASK 信号。通过设置适当的门限 t2(A),就可以实对二、四进制的 ASK 信号的区分。参数 F参数 F 是基于瞬时频率的统计参数,由(2
5、)式定义 式中 f(i)是信号的瞬时频率。因为对 FSK 信号其瞬时频率只有 2 个或 4 个值,其紧致性较差,即参数 F 值较小;而对 PSK 信号其瞬时频率具有较高的紧致性,即参数 F 值较大,所以可以通过设置适当的门限 t(F)来判别是 FSK 信号还是 PSK 信号。瞬时频率平方的均值 f2瞬时频率平方的均值可以用来区分 2FSK 信号和 4FSK 信号。因为对 2FSK 信号,它的瞬时频率只有 2 个值而对 4FSK 信号,其瞬时频率有 4 个值,因此 2FSK 信号瞬时频率平方的均值小于4FSK 信号瞬时频率平方的均值。通过设置适当的门限可判断是 2FSK 信号还是 4FSK 信号
6、。分类识别决策树识别根据上述 4 个特征参数,首先用参数 A 将 6 种调制信号分为(2ASK) (4ASK)和(2FSK,4FSK,2PSK,4PSK)3 类;其次用参数 F 将 2FSK,4FSK,2PSK,4PSK 信号分为(2FSK,4FSK)和(2PSK,4PSK)两类;最后用 f2区分 FSK 信号和 4FSK 信号,用 ap区分 2PSK 信号和 4PSK 信号。决策树识别分类如图 2 所示。特征门限值的确定对基于决策理论的调制识别算法,每个特征参数都是用来区分两个信号子集 A,B 的,且判决规则为At(x)B即当信号特征值 x 大于门限值 t(x) 时,判为 A 子集中的信号;
7、当 x 小于门限值 t(x)时,则判为 B 子集中的信号。选择 t(x)的最佳门限值的准则是使下面的平均概率最大(趋近于 1)图 2 数字调制信号的自动识别流程式中 PA(topt(x)/ A为在已知是 A 子集中的信号的条件下,用门限 topt (x)判决是 A 子集的正确概率;P B(t opt(x)/ B为在已知是 B 子集中的信号的条件下,用门限 topt(x) 判决是 B 子集正确概率。仿真结果本系统仿真考虑 2ASK,4ASK,2FSK,4FSK,2PSK,4PSK 共 6 种调制类型,在 Matlab6. 1 仿真环境下完成。仿真过程包括：调用 MatlaB 工具箱中的调制解调专
8、用函数产生所需要的调制信号,提取特征参数,测试决策树识别正确率。上述 4 个特征参数随信噪比的变化如图 3 所示。图 3 特征参数随信噪比的变化(a) 参数 A (b) 参数 F (c) 参数 f2 (d) 参数 ap仿真试验中假设载波同步,采用的调制信号的载波频率 Fc 为 150kHz,采样频率 Fs 为 1200kHz ,码元速率 Fd 为 12.5k 字符/s,FSK 信号的频偏与码速率相同,码元个数 N 取为 20,噪声采用高斯白噪声。这里载波频率较低是因为假设调制信号已经过中频的下变频处理,码元个数较少是为了方便识别正确率的统计。特征参数 AF ,ap,2 的门限 t1(A),t2(A),t(F),t(ap),t(f2)分别取 0.35,0.65,10,0.2 ,0.015。仿真结果见表 1。表 1 数字调制信号识别仿真结果结 论针对上述 6 种常见数字调制方式识别的问题,文中提取了 3 个新的特征参数。仿真结果表明：在 SNR5dB 时,识别正确率可达到 99%以上,且当 SNR20dB 时,识别正确率达到 100%。本算法不但在低信噪比条件下识别正确率高,而且在进行识别的过程中,用到的特征参数较少。但是,文中的算法只适用于在基带数字信号中。对于 0,1 或 0,1,2 ,3 出现概率相同且载频同步的情况,今后将在适用范围及载频估计上作进一步的研究
