數(shù)字通信信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)研究.pdf

1、無線通信系統(tǒng)廣泛采用各種調(diào)制技術(shù)，且占用不同的頻率和帶寬。通信系統(tǒng)的快速發(fā)展必然面臨有限頻率資源的爭(zhēng)奪與分配問題。通信信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)技術(shù)可用于有關(guān)職能部門對(duì)無線電信號(hào)進(jìn)行認(rèn)證、實(shí)施頻譜監(jiān)管。在通信對(duì)抗中，自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)技術(shù)作為通信電子支援的重要組成部分，其提供的信息是電子進(jìn)攻或電子防護(hù)的依據(jù)。通信信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)技術(shù)還是軟件無線電臺(tái)發(fā)展的內(nèi)在要求。研究通信信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)技術(shù)具有重要的實(shí)用價(jià)值。 本

2、文在前人工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體工程實(shí)踐，主要研究了數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制樣式的自動(dòng)識(shí)別與參數(shù)估計(jì)技術(shù)。所做的工作主要包括： 1、提出了利用小波變換結(jié)合譜分析技術(shù)估計(jì)數(shù)字通信信號(hào)碼速率的方法；提出了采用總體概率分布估計(jì)與支持矢量機(jī)分類器相結(jié)合對(duì)多進(jìn)制數(shù)字基帶信號(hào)自動(dòng)分類的方法。證明了小波變換系數(shù)模值構(gòu)成的單極性基帶序列的功率譜在其碼速率整數(shù)倍處存在離散譜線，檢測(cè)這些離散譜線可實(shí)現(xiàn)數(shù)字基帶序列碼速率的盲估計(jì)。這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且有較好的估計(jì)

3、精度。指出了不同類型的數(shù)字基帶信號(hào)對(duì)應(yīng)不同的總體概率密度函數(shù)，使得分類信號(hào)成為可能。利用支持矢量機(jī)分類器在小樣本學(xué)習(xí)的情況下易于構(gòu)造訓(xùn)練樣本且有較好的推廣性能，符合信號(hào)偵測(cè)的應(yīng)用要求。在多種噪聲背景下，對(duì)多種數(shù)字基帶信號(hào)均取得了較好的識(shí)別效果。 2、提出了在對(duì)調(diào)制信號(hào)偵察的軟件無線電結(jié)構(gòu)框架下，針對(duì)MASK、MFSK、MPSK調(diào)制信號(hào)采用相應(yīng)的數(shù)字信號(hào)處理算法提取信號(hào)的分類特征。對(duì)這些分類特征采用總體概率密度估計(jì)與支持矢量機(jī)分類

4、器相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)了調(diào)制信號(hào)的自動(dòng)分類。對(duì)于MASK、MFSK信號(hào)，結(jié)合小波變換和譜分析，對(duì)分類特征的碼速率估計(jì)值即為相應(yīng)調(diào)制信號(hào)的碼速率。針對(duì)帶限MPSK信號(hào)特點(diǎn)，提出了構(gòu)造延遲乘積信號(hào)估計(jì)碼速率的方法。通過對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)的處理驗(yàn)證了這些方法的可行性。 3、提出了利用提取的分類特征對(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)自動(dòng)分類的聚類分析方法。在大數(shù)據(jù)量的情況下，采用了基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類算法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于分類信號(hào)的同時(shí)可以估計(jì)數(shù)據(jù)的聚類中心，結(jié)合

5、估計(jì)出來的碼速率可實(shí)現(xiàn)偵察信號(hào)的盲解調(diào)。 4、在高斯信道中，提出了將基帶MPSK信號(hào)自動(dòng)分類的高階累積量方法推廣到未解調(diào)MPSK信號(hào)的方法。利用MPSK的差分延遲信號(hào)，構(gòu)造復(fù)基帶信號(hào)，并證明了可以由此復(fù)基帶信號(hào)估計(jì)出信號(hào)的碼速率。根據(jù)估計(jì)出的碼速率通過差分解調(diào)技術(shù)并且按碼速率同步采樣得到了與原MPSK信號(hào)同階的復(fù)基帶相位序列，構(gòu)造利用高階累積量的分類器實(shí)現(xiàn)了信號(hào)自動(dòng)分類。這種方法是基于高階累積量構(gòu)造分類特征不變量的基帶MPSK信

6、號(hào)分類算法向?qū)嵱没耐茝V。 5、提出了在平穩(wěn)高斯或非高斯噪聲以及非平穩(wěn)的高斯噪聲背景下，利用高階循環(huán)累秋量對(duì)多種數(shù)字通信信號(hào)自動(dòng)分類與參數(shù)估計(jì)的方法。是現(xiàn)有的利用二階循環(huán)平穩(wěn)分析信號(hào)算法的推廣。通過分析證明了2、4PSK信號(hào)的特定四階循環(huán)累積量在循環(huán)頻率與載波頻率相等時(shí)不為零，而當(dāng)偏離載波時(shí)迅速降為零。因此利用四階循環(huán)累積量可以估計(jì)出2、4PSK信號(hào)的載波頻率，這種載波估計(jì)方法有很高的估計(jì)精度，且易于自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。并且可以利用四階循

7、環(huán)累積量構(gòu)造2、4PSK信號(hào)的分類特征不變量。對(duì)于MASK和MFSK信號(hào)，提出了利用三階循環(huán)累積量估計(jì)載波頻率。證明了星形QAM調(diào)制信號(hào)的四階循環(huán)累積量可用于估計(jì)載波頻率等調(diào)制參數(shù)。在統(tǒng)一的軟件無線電解調(diào)模型下，分析了利用循環(huán)累積量估計(jì)數(shù)字通信信號(hào)的各種參數(shù)以實(shí)現(xiàn)信號(hào)盲解調(diào)的方法。 6、將循環(huán)累積量用于分析多載波調(diào)制，對(duì)于子載波均采用PSK調(diào)制的OFDM信號(hào)，證明了利用循環(huán)累積量可以估計(jì)信號(hào)的子載波頻率進(jìn)而構(gòu)造分類特征不變量。并

8、且把基于小波變換的碼速率估計(jì)算法推廣到了OFDM調(diào)制。 7、結(jié)合信號(hào)偵察的實(shí)際應(yīng)用，討論了數(shù)字通信信號(hào)子類分離的算法。提出了基于判決樹結(jié)構(gòu)與綜合考慮所有分類特征的常見數(shù)字通信信號(hào)的自動(dòng)分類算法。將支持矢量機(jī)分類器推廣到信號(hào)子類的分離，使得構(gòu)造的分類器對(duì)新出現(xiàn)調(diào)制類型具有一定的適應(yīng)性。針對(duì)數(shù)字通信信號(hào)參數(shù)、種類繁多的特點(diǎn)，初步討論了利用專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)通信電臺(tái)的識(shí)別。最后分析了自動(dòng)分類與參數(shù)估計(jì)算法在短波通信和無線局域網(wǎng)中的應(yīng)用并給出