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    基于特征提取的單

    2021-09-13 22:17:10賈子欣趙潤(rùn)卓

    賈子欣 趙潤(rùn)卓

    摘要:調(diào)制識(shí)別作為處理信號(hào)的基礎(chǔ),將圍繞QPSK,8PSK,16QAM三種調(diào)制類(lèi)型的單信號(hào)和同頻同調(diào)制的混合信號(hào)展開(kāi)研究。通過(guò)分析信號(hào)的高階累積量特征和四次方譜線特征,對(duì)單信號(hào)和混合信號(hào)進(jìn)行區(qū)分,并將信號(hào)的調(diào)制方式進(jìn)行高效識(shí)別。針對(duì)信噪比和幅度比對(duì)識(shí)別算法性能的影響,進(jìn)行了一系列的仿真試驗(yàn),算法簡(jiǎn)單可行,對(duì)信號(hào)參數(shù)要求較低,具有工程應(yīng)用前景。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在信噪比大于5dB時(shí),該算法的準(zhǔn)確識(shí)別率可達(dá)到95%。

    關(guān)鍵詞:同頻同調(diào)制混合信號(hào);調(diào)制識(shí)別;高階累積量;四次方譜線特征

    中圖分類(lèi)號(hào):TN927 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1008-1739(2021)14-70-4

    0引言

    無(wú)線電通信技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛普及,使得信號(hào)環(huán)境日益復(fù)雜。對(duì)于接收到的衛(wèi)星信號(hào),不僅有各種調(diào)制類(lèi)型的單信號(hào),也越來(lái)越多地出現(xiàn)混合信號(hào)。大多數(shù)混合信號(hào),主要來(lái)自于通過(guò)PCMA進(jìn)行通信所產(chǎn)生的混合信號(hào)。進(jìn)行PCMA通信的雙方使用同一頻帶,同時(shí)向衛(wèi)星發(fā)送同種調(diào)制樣式的信號(hào),衛(wèi)星接收到信號(hào)經(jīng)過(guò)線性疊加后透明轉(zhuǎn)發(fā)給雙方,此時(shí),地面接收到的就是PCMA混合信號(hào)。組成該混合信號(hào)的兩分量信號(hào)參數(shù)相差不大甚至相同,在時(shí)域與頻域都發(fā)生重疊,是對(duì)稱(chēng)的混合信號(hào)。目前,單信號(hào)的調(diào)制識(shí)別算法主要基于高階累積量、星座圖、瞬時(shí)特征量等特征參數(shù),而對(duì)于同頻同調(diào)制類(lèi)型的混合信號(hào)的調(diào)制識(shí)別研究相對(duì)較少。文獻(xiàn)都是通過(guò)構(gòu)造幾種特征參量進(jìn)行閾值判決對(duì)混合信號(hào)來(lái)調(diào)制識(shí)別,具有一定的效果。本文將改進(jìn)上述識(shí)別算法所存在的不足,設(shè)計(jì)一種調(diào)制識(shí)別算法能有效地對(duì)單信號(hào)和混合信號(hào)的調(diào)制方式進(jìn)行識(shí)別。

    1信號(hào)模型

    在衛(wèi)星通信系統(tǒng)中,利用PCMA技術(shù)進(jìn)行通信的原理如圖1所示,2路上行信號(hào)具有完全相同(或幾乎相同)的中心頻率和帶寬,符號(hào)速率和周期也相同,并且基帶數(shù)字信號(hào)也采用同種調(diào)制樣式。

    對(duì)3種混合信號(hào)的特征參數(shù)F3在各信噪比下的真實(shí)參數(shù)值進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖4所示。

    通過(guò)圖4可以發(fā)現(xiàn),信噪比在0~25 dB范圍內(nèi),16QAM混合信號(hào)的特征參數(shù)值與其余2種混合信號(hào)的參數(shù)值不同,因此選取F3作為識(shí)別出16QAM混合信號(hào)的特征參數(shù)。

    3基于四次方譜線的分類(lèi)特征

    對(duì)于不同調(diào)制類(lèi)型的數(shù)字信號(hào),其高次方譜的圖像也各不相同。是否存在離散譜線,出現(xiàn)離散譜線的位置等根據(jù)調(diào)制方式的不同而存在差別。對(duì)于QPSK單信號(hào)來(lái)說(shuō),其四次方譜線圖存在離散譜線,而8PSK單信號(hào)的四次方譜線圖則沒(méi)有。由于混合信號(hào)可以視為2個(gè)單信號(hào)的線性疊加,因此混合信號(hào)的四次方譜也近似等于2個(gè)單信號(hào)的四次方譜疊加,在單信號(hào)出現(xiàn)離散譜線的位置,混合信號(hào)也會(huì)成對(duì)存在離散譜線。若兩分量信號(hào)的載頻差異非常小,離散譜線甚至?xí)睾稀R虼祟l偏對(duì)PCMA信號(hào)譜線特征的影響只有譜線個(gè)數(shù)的變化。

    因此只需知曉接收信號(hào)的四次方譜線中是否存在離散譜線,即可區(qū)分QPSK和8PSK兩種調(diào)制類(lèi)型的PCMA信號(hào)。綜上所述,可以將譜線特征作為進(jìn)一步識(shí)別調(diào)制樣式的特征參數(shù)之一。

    4仿真實(shí)驗(yàn)

    為驗(yàn)證上述方法的可行性,設(shè)計(jì)整體識(shí)別流程如圖5所示。以高斯白噪聲作為信道干擾,信號(hào)的符號(hào)序列以二進(jìn)制隨機(jī)產(chǎn)生,每個(gè)信號(hào)樣本的長(zhǎng)度為4096個(gè)符號(hào),升余弦成型濾波器的滾降系數(shù)均為α=0.35,過(guò)采樣倍數(shù)為N=10,兩分量信號(hào)的歸一化頻偏為1×10-4,相位偏移為[0,2π]范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生,兩分量信號(hào)的時(shí)延為一個(gè)符號(hào)內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生。信號(hào)過(guò)高斯白噪聲信道,混合信號(hào)中的分量信號(hào)幅度均相同。

    信噪比在0~25dB范圍內(nèi),各種調(diào)制信號(hào)的識(shí)別率隨信噪比變化如圖6所示。

    由圖6可以看出,當(dāng)信噪比大于5dB時(shí),QPSK,8PSK,16QAM三種調(diào)制類(lèi)型的單信號(hào)和混合信號(hào)可以有效區(qū)分并識(shí)別出其調(diào)制樣式,識(shí)別正確率都可以達(dá)到95%以上,整體效果較佳。

    5性能分析

    為驗(yàn)證混合信號(hào)的幅度比對(duì)識(shí)別性能的影響,將信噪比設(shè)置為15 dB,分別仿真兩信號(hào)幅度比在0.6~1之間的識(shí)別效果,如圖7所示。

    由圖7可知,3種調(diào)制類(lèi)型的混合信號(hào)的識(shí)別率在幅度比大于0.8之后仍可達(dá)到95%以上。再驗(yàn)證歸一化頻偏對(duì)識(shí)別性能的影響,分別對(duì)歸一化頻偏為10-6-1范圍內(nèi)的每個(gè)量級(jí)進(jìn)行仿真,信噪比設(shè)置為15dB,各量級(jí)頻偏下的結(jié)果如圖8所示。

    從圖8可知,在3種調(diào)制類(lèi)型的混合信號(hào)的識(shí)別率在歸一化頻偏為10-6-1范圍內(nèi)均能達(dá)到95%以上。

    6結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理并將高階累積量和四次方譜線作為特征參數(shù),對(duì)3種調(diào)制類(lèi)型的單一混信號(hào)進(jìn)行調(diào)制識(shí)別,最后形成一套識(shí)別流程。通過(guò)仿真試驗(yàn),證實(shí)了算法的可行性和性能,當(dāng)信噪比在5~25 dB范圍內(nèi),整體識(shí)別率均能達(dá)到95%以上。通過(guò)對(duì)算法分析,算法性能穩(wěn)定,在一定范圍內(nèi)不受幅度比、頻偏影響,具有適用性。但本文只研究了高斯信道下的性能,對(duì)復(fù)雜噪聲和衰落信道下算法的實(shí)現(xiàn)還有待繼續(xù)研究。

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