數字通信信號的調制方式識別與參數估計.pdf

1、通信信號調制方式的自動識別（簡稱調制識別）在軍用和民用通信方面都是一個重要的課題。在軍事上，它可以用于電子偵察，電子戰(zhàn)和威脅分析等情形。戰(zhàn)爭狀態(tài)下，分析截獲信號的調制方式，既是偵聽敵方信號的先決條件，也能為壓制和干擾敵方信號提供必要的依據。民用方面，它可用于無線電管理部門監(jiān)視空間頻譜活動等。調制識別的任務就是在信號的先驗知識相對較少的情況下，通過一定的算法判斷出接收信號的調制方式，并估計出其中感興趣的調制參數。調制識別算法已經有幾十年的

2、研究歷史，隨著電子技術和通信理論的發(fā)展，這一領域的研究從未間斷并越來越受到人們的重視。
　　 本文在前人工作的基礎上，對數字通信信號的調制識別和參數估計問題進行了研究和探索，主要包括:
　　 1、針對調制識別過程中的一些信號參數進行了估計，采用一種可以同時估計信號載頻和帶寬的快速估計算法，估計結果能用于信號下變頻和設置低通濾波器的截止頻率。改進了一種基于相位差分的載頻盲估計算法，在降低計算復雜度的同時提高了估計精度。研究

3、了成形函數對基于信號包絡的平方譜的符號率估計算法的影響，并討論了應對措施。分析了常見的三種信噪比估計算法，并重點研究了基于信號自相關矩陣奇異值分解的信噪比估計算法中子空間維數的判斷方法。
　　 2、針對符號率采樣信號的調制識別，研究了基于最大似然函數的調制識別方法，基于信號星座圖聚類的調制識別方法，基于信號方差的調制識別算法和基于特征函數的調制識別算法。介紹了減法聚類和模糊c均值聚類算法在星座圖識別中的應用，比較了兩者的優(yōu)缺點。

4、對基于模糊c均值聚類的識別算法進行了改進，通過在似然函數中引入加權系數提高了調制方式的正確識別率。提出一種基于信號方差的調制識別算法，能在有載波殘余的情況下識別出不同階數的QAM信號，算法簡單且不需要很高的預處理精度。對現(xiàn)有的基于特征函數的調制識別方法進行了分析和改進，改進后的特征函數在理論上跟噪聲無關。
　　 3、從信號頻譜和包絡的角度，研究了對中頻過采樣信號的調制識別算法。通過對前人提出的不受噪聲影響的包絡特征進行分析，發(fā)現(xiàn)

5、它實際上是四階累積量在中頻信號上的一種簡化，這跟高斯白噪聲的高階累積量等于零的性質相吻合。將上述特征推廣到六階累積量，并在考慮了成形函數的情況下仿真比較了四階累積量和六階累積量對中頻信號的識別能力。分析了中頻信號的頻譜特征，提出了一組基于譜線比值的識別特征，能在中頻上把接收信號劃分成盡可能多的子類，具有較高的識別效率。綜合信號的頻譜特征和包絡特征，針對中頻過采樣信號提出一套簡單實用的識別方案，能在不依賴先驗信息的情況下完成常見MASK、

6、MFSK、MPSK以及MQAM四大類信號的調制識別。
　　 4、研究了OFDM信號和單載波信號的調制識別問題。OFDM信號在高斯白噪聲信道下具有漸進高斯性，其高階累積量趨向于零，因此可以利用四階累積量實現(xiàn)OFDM信號和部分單載波信號的區(qū)分。在實際工程中，信號的包絡會受到成形函數和瑞利信道的影響，使四階累積量的統(tǒng)計值發(fā)生變化，因此要重新設置門限才可以實現(xiàn)兩者的區(qū)分。這種跟包絡有關的特征值受噪聲影響很大，因此本文介紹了一種多徑信道下

7、基于信號循環(huán)自相關的識別方法，但是這種方法需要OFDM信號的先驗信息。本文提出一種基于極大值抽取的搜索方法，解除了對先驗信息的依賴，并重新提出一個更加簡單的識別特征。仿真表明，改進后的識別算法識別率略有下降，但遠高于基于四階累積量的識別算法。
　　 5、研究了MIMO信號以及通信中的干擾信號的調制識別問題。對MIMO信號的調制識別，實際上是對其源信號的調制識別，因此必須將接收到的信號恢復成多路源信號再加以識別。在非協(xié)作通信的接收

8、端，信道矩陣是未知的，本文分布采用恒模均衡(CMA)算法和基于累積量矩陣聯(lián)合近似對角化(JADE)的算法對接收信號進行盲分離，將MIMO信號的調制識別問題轉化為傳統(tǒng)單通道單載波信號的調制識別問題。這兩種算法都需要已知源信號個數，也就是發(fā)射天線數。本文采用基于信號子空間和聯(lián)合信息標準(CIC)的算法來解決發(fā)射天線個數的估計問題。對于正常通信中的干擾信號，可以采用高階累積量的方法加以識別，這種方法雖然簡單但是對先驗信息有較大的依賴。本文提出