一種基于碼速率估計(jì)的通信源信號(hào)識(shí)別方法

王正坤 馬汝飛 山東科技大學(xué)

1 前言

現(xiàn)代信息技術(shù)高速發(fā)展，通信技術(shù)與設(shè)備與日俱進(jìn)，通信源輻射源信號(hào)的識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜而困難的問(wèn)題。特別是在電子通信領(lǐng)域，對(duì)信號(hào)的識(shí)別和分類(lèi)有較為嚴(yán)格的要求。目前信號(hào)的分類(lèi)與識(shí)別的方法有很多，本文將信號(hào)的基本調(diào)制參數(shù)碼速率為主要的突破口進(jìn)行研究。

對(duì)于不同通信輻射源信號(hào)的發(fā)射源，即使是同型號(hào)、同批次的兩部電臺(tái)，由于本振不同，頻率源的頻率也是不同的。因?yàn)轭l率源的隨機(jī)起伏引起的信號(hào)調(diào)制參數(shù)如數(shù)字信號(hào)碼速率，可以作為通信輻射源的特征。碼速率是指每秒鐘能夠傳輸?shù)亩M(jìn)制碼元（bit）數(shù)目，用來(lái)反映傳輸數(shù)據(jù)所需要的通信信道的帶寬的大小。碼速率越大所需要的通信帶寬就越大，同時(shí)能夠傳送的數(shù)據(jù)量也越大，可以有更多的數(shù)據(jù)用來(lái)編碼視頻數(shù)據(jù)。

2 信號(hào)傳輸?shù)幕驹?/h2>

3 基于小波變換對(duì)碼速率進(jìn)行估計(jì)

數(shù)字基帶信號(hào)最重要的調(diào)制參數(shù)為碼速率，確定信號(hào)的碼速率也是區(qū)分不同信號(hào)的一種有效手段。且由于小波變換對(duì)時(shí)變信號(hào)具有較好的檢測(cè)能力，可以用小波變換提取信號(hào)瞬變特性的功能對(duì)奇異性來(lái)完成辨別，也就是運(yùn)用小波變換對(duì)通信信號(hào)及其微分形式來(lái)完成辨別，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)碼速率的精確估計(jì)。

3.1 對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行小波變換

當(dāng)小波在信號(hào)的一個(gè)碼元周期內(nèi)且該周期內(nèi)不存在碼元跳變時(shí)，其小波變換的系數(shù)為：

3.2 求小波系數(shù)的自相關(guān)矩陣R(τ)

調(diào)制信號(hào)在相位跳變的情況下，小波變換的高頻系數(shù)（細(xì)節(jié)系數(shù)）重構(gòu)的信號(hào)幅值在碼元跳變處，頻率會(huì)明顯的增大。下式為所求自相關(guān)的數(shù)學(xué)表達(dá)式：

其中， x(t)為小波變換系數(shù)

3.3 計(jì)算碼元速率

首先需要找到中心最大值所在的采樣點(diǎn)k0，再以k0為起點(diǎn)向左右兩邊搜索出下一個(gè)峰值所在的采樣點(diǎn)k1和k2，將中心最大值旁邊兩個(gè)峰間的時(shí)間間隔除以2后，就檢測(cè)出突變的最小間隔時(shí)間T：

其中T的取值代表了一個(gè)碼元周期中采樣的次數(shù)，而采樣頻率是一致的，所以碼速率Rs為：

3.4 具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程

（1）對(duì)總體信號(hào)進(jìn)行小波分解

以一組信號(hào)樣本為例，用db5小波對(duì)總體信號(hào)進(jìn)行1層小波分解，發(fā)現(xiàn)能大致上將總體信號(hào)區(qū)分為頻率高低兩種，但是由于第一層小波分解只是近似分解，不夠精確，并不能完成總體信號(hào)的完整區(qū)分。所以需要對(duì)總體信號(hào)進(jìn)一步分解，分離出低頻系數(shù)和高頻系數(shù)，結(jié)果如下圖所示：

（2）得出高頻系數(shù)自相關(guān)矩陣

求得小波系數(shù)的自相關(guān)矩陣。將其表示在MATLAB中，可得到的高頻系數(shù)自相關(guān)直方圖。自相關(guān)后小波系數(shù)每隔一段采樣點(diǎn)就會(huì)出現(xiàn)跳變，出現(xiàn)許多峰值，峰值很容易提取，在噪聲中凸顯的一個(gè)個(gè)脈沖。如上圖所示，即為高頻系數(shù)自相關(guān)的MATLAB仿真圖。

（3）得出碼速率進(jìn)行信號(hào)分類(lèi)

4 結(jié)語(yǔ)

碼速率估計(jì)模型利用小波變換分解的方法，分離了原信號(hào)的高頻系數(shù)，并對(duì)高頻系數(shù)求取自相關(guān)矩陣后精確的估計(jì)了碼速率的取值，對(duì)原始信號(hào)的特征分析和分類(lèi)有很大的幫助。此種方法過(guò)程復(fù)雜，但是運(yùn)算簡(jiǎn)單，可以通過(guò)Matlab仿真軟件編程實(shí)現(xiàn)。但需要注意的是，要對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，如果不消除噪聲的影響而直接用上述方法對(duì)信號(hào)的碼速率進(jìn)行估計(jì)，則很難得出正確的分類(lèi)結(jié)果。

[1]方宇超.基于小波變換的碼速率估計(jì)方法研究[D].內(nèi)蒙古大學(xué)，2015.

[2]徐書(shū)華.基于信號(hào)指紋的通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D].華中科技大學(xué)，2007.