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模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法.doc

模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法

不懂爱却懂伤
2017-11-18 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法doc》,可适用于综合领域

模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法()文章编号:X模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法姚亚峰,陈建文,黄载禄()华中科技大学电子与信息工程系,湖北武汉摘要:在多级调制识别系统中,首先需要区分调制方式是模拟调制还是数字调制。本文提出一种非线性变换方法对截获信号序列进行预处理,然后通过提取该序列的差分序列方差作为唯一的分类特征,就可以在较低信躁比条件下有效区分模拟和数字调制方式。这种非线性变换方法简单直接,所用特征少,并易于软件实现,尤其适合软件无线电等实时性要求高的应用领域。关键词:调制识别非线性变换模拟调制数字调制特征参数软件无线电中图分类号:TN文献标识码:ADifferentiationofAnalogueandDigitalModulatedSignalBasedonNonlinearTransformYAOYafeng,CHENJianwen,HUANGZailu(DepartmentofElectronicandInformation,HuazhongUniversityof)ScienceandTechnology,Wuhan,ChinaAbstract:Inmultistepsystemformodulationrecognition,theanaloguemodulationandthedigitalmodulationshouldbedistinguishedatfirstThispaperemploysanonlineartransformmethodtopreprocessthesamplingsequenceoftheinterceptsignal,andthenextractvarianceofthedifferenceofitItisefficientto()differentiatethemusingthevariancefeatureinlowSignaltoNoiseRatioSNR,anditiseasytobesoftwarerealizedandisespeciallysuitabletoapplyinthefieldofthesoftwareradioKeywords:ModulationrecognitionNonlineartransformAnologuemodulationDigitalmodulationFeatureparameterSoftwareradio,,。种调制信号,因此一般采用多级调制识别系统在多级调制识别系统中,第一级通常是对调制信号进一、引言行粗的分类,第二级再作进一步的细分,最后完成整在有噪声干扰的条件下自动识别通信信号的调制体的调制识别工作。在第一级分类时我们可以把信方式和参数,在军事和民用通信中是十分重要的研究号分成模拟调制和数字调制两类,或者把信号分成调课题。它是电子对抗、信号监测、信号截获、信号证实、幅、调相和调频三类。对于模拟调制与数字调制的分干扰识别及软件无线电中的一项关键技术,尤其是构类,有人利用码元速率估计方法来区分,因为模拟调成基于软件无线电的通用接收机和智能调制解调器的制信号时间连续,码元估计结果为连续随机函数,而,重要技术基础,因而有着广泛的应用。与数字调制的码元估计结果截然不同,但这种方法需要载波同步等先验信息。本文针对模拟和数字调制任何单一调制识别方法都不能很好识别所有各收稿日期:()基金项目:国家计划项目AA,对于模拟相位调制信号:同理低信躁比条件下有效区分模拟和数字调制方式。这(ωΔω())()()xt=costt种方法不需要任何先验信息,实现简单,计算量小,并c()Δω()()ω其中t=kmt,mt是调制信号,K、分易于软件实现,特别适合软件无线电等实时性要求高ppc别是调制系数和载波频率。则的工程应用。()(ωΔω())()xi=cosiTiTcss()()()Δω将式代人式,同理由于iTs二、非线性变换及其特征)Δω(())Δω(()iTiT,可得:ss对信号的调制方式进行自动识别,首先往往要()()()Qi=xixixi对截获信号进行预处理。本文的信号预处理方法是ω(Δ(ω(ω()=cosiTiTcosiT))(cscss对截获信号的采样序列进行非线性变换,通过非线Δω(()))(ω()Δω(()))iT×cosiTiTscss性变换能够将信号调制信息转化为信号序列取值的变化,然后再通过提取变换后信号序列的取值特征ω()()sin{TkmiTmiT}cspss来识别信号的调制类型。ωΔ()cosTkmiTcsps()=()()i=,设截获信号xt的采样序列为{xi}可见,模拟相位调制信号经Qx变换后,由于,,其中N为采样点数。,N,ωK、,、T为定值,其输出序列取值随着相位调制pcs定义非线性变换Qx:()函数mt导数的变化而变化。()()()()Qx=xixixi同样地,对于模拟频率调制信号:这种非线性变换的特点是,对于单频正弦波信(ωΔω())()()xt=costtc()号CW输入,其输出为一恒量。对于已调信号tΔω()()()ω其中,t=kmudu,mt是调制信号,K、ffc的输入,其输出序列值发生变化,序列取值变化的特分别是调制系数和载波频率。同样由于采样频率fs征反应了信号调制的信息。Δω()Δω(())Δω(()>>f,iTiTimss模拟调制信号非线性变换的输出特征)T,可得:s()()()Qi=xixixi)(模拟调制信号一般可分为AM幅度调制、PMω(Δω())ω(()(=cosiTiTcosiTcsscs())(相位调制和FM频率调制等方式。Δω(()))ω(()Δω(()))iT×cosiTiTscss对于模拟幅度调制信号:ω()()TkmiTsincsfsω()()()xt=Atcostcω()cosTkmiTcsfsω()其中At是幅度调制函数,是载波频率。c()=设采样时间间隔为T,则s可见,模拟频率调制信号经Qx变换后,由于()()()ωxi=AiTcosiTscsωK、、T为定值,其输出序列取值随着频率调制函fcs()()将式代人式,定义Qi=Qx,并且()数mt的变化而变化。由于采样频率fs>>f,其中f为幅度调制信号的mm通过以上分析可知,模拟调制信号通过Qx最高频率,所以有变换后,其输出序列值取决于信号调制函数,随着信()(())(()))AiTAiTAiTsss号调制函数的变化而变化。近似可得:()()()Qi=xixixi数字调制信号非线性变换的输出特征()ω(())(()))(=AiTcosiTAiTAiTscsss数字调制信号一般可分为ASK、PSK和FSK等ω(())ω(())×cosiTcosiTcscs方式。()ω()()AiTsinTscs对于数字幅度调制信号:FSK通过Qx变换后的输出为()())(Qi=xixixi(())(π)xt=agtnTcosftnTcn=(π)=f时sinfT当fsn()当a{,,,M}n(π)sinfTf=f时ns()其中T为码元宽度,gt是持续时间为T的成形脉T(πsinfT)当f=f时MnMs冲。()设采样时间间隔为T,则ASK通过Qx变换s可见,FSK通过Qx变换后的输出也是一个多值后的输出为函数。同样在码元取值发生变化时的输出有突变()()()xixiQi=xi值,但同样可以忽略这些突变值对分类特征的影响。a当=时n通过以上分析可知,各种调制信号的采样序列当=时(π)sinfTacsn通过Qx变换以后,其调制信息转换为输出序列取值的变化:模拟调制信号输出序列值是它们的调()(π)MsinfT当a=M时()csn制信号mt的连续函数,而数字调制信号输出序列()值是单或多电平的阶梯型函数。显然,它们的输出可见,数字幅度调制信号ASK通过Qx变换序列值具有明显不同的特点,可以据此进行区分和后的输出序列为多值函数,即可能的输出序列值为识别。(π(π)())集合{,sinfT,,MsinfT}。cscs显然,在一个码元宽度T的时间间隔内,ASK通过三、分类特征及识别方法Qx变换后的输出序列值保持不变,但在码元取值为了更好地把模拟调制和数字调制区分开来,发生变化期间,ASK通过Qx变换后的输出有突我们再对Qx变换后的序列进行差分处理,即定变值,但由于实际调制时一个码元宽度T往往包含()义新序列Pi:很多个载波周期,且与采样时间间隔T相比,满足s)()()()(Pi=QiQiT>>T,所以这种突变值在采样序列中所占比重很s显然,数字调制信号经Qx变换后输出序小,它们对分类特征的影响可忽略不计。()列Qi原是多电平的阶梯型函数,再经过差分同理,对于数字相位调制信号PSK:()处理后的序列Pi则主要为元素,而模拟调()()(πφ)xt=gtnTcosftTcn()制信号经Qx变换后输出序列Qi原是与调n=φφφφ{}()nM制信号m相关的连续函数,经过差分处理后t()()的序列Pi还是连续序列,其元素则不会全部经过分析可知,PSK通过Qx变换后,在一个()σ为元素。计算序列Pi的方差作为我们的(π)码元宽度T的时间间隔内输出都为sinfT,pcs()分类特征,则从数字调制信号得到的序列Piφφφφ{}。也就是说,PSK通过Qx变换nMσ的方差应近似为,而从模拟调制信号得到的后的输出为单值函数。在码元取值发生变化的时p()σ序列Pi的方差一般应为左右。通过刻,相位发生突变,此时输出有突变值,但同样由于px变换后的序选择合适的门限,就可以利用Q这些突变值在采样序列中所占比重很小,可以忽略列再进行差分后形成的新序列的方差作为特征来有它们对分类特征的影响。效区分模拟和数字调制方式。对于数字频率调制信号:为了提高识别效率,我们还可以首先对序列()()Qi和Pi进行软件处理,剔除其中较明显的突变值和受噪声干扰较大的值,然后再提取分类()()(πφ)nTcosftxt=gtcnTn=σ特征。我们还可以通过测量同一信号的多个采pφφφφ{,,,}nMσ样序列取平均值的方法来提高识别效率。()p为了验证算法的有效性,本文选择已调信号验证明了该方法在较低信躁比条件下可以有效区分AM、PM、FM、ASK、ASK、PSK、PSK、FSK、FSK模拟和数字调制信号。该方法不需要任何先验信等共种调制类型进行实验。接收机的中频为息,特征提取简单,计算量小,便于软件实现,特别适kHz,采样频率为kHz,码元速率为bps,其合软件无线电等实时性要求高的工程应用。中AM、PM、FM的调制信号均为高斯噪声信号,调制参数分别为、、。ASK、ASK、PSK、参考文献PSK、FSK、FSK的调制信号均为随机序列,各码VMatic,BLestar,VTadicTheuseofdigitalsignalpro元出现概率近似相等,FSK、FSK信号的频偏分别cessingforamodulationclassificationAMELECON为kHz和kHz。C,()在干扰为加性高斯白噪声AWGN的条件HongyangDeng,MDoroslovacki,HMustafaAutomatic下,对每一类信号在,dB的信躁比范围内产digitalmodulationclassificationusinginstantaneousfeaσ生点样本进行测试。各种调制信号的与pturesAIEEEInternationalConferenceonAcous信躁比关系如图所示。()tics,Speech,andSignalProcessingVolume:C,AKNandi,EEAzzouzAlgorithmsforautomaticmodulationrecognitionofcommunicationsignalsJIEEE()TransactionsonCommunications,,:,ZSHsue,SSSolimanAutomaticmodulationclassificationusingzerocrossingJProcInstElectEng,()ptF,,:,戴威,王有政,王京基于AR模型得调制盲识别方法()J电子学报,,:,EIPlotkinNonliearparameterinvariantfiltersinsignalprocessingANOLTA’CDec,()σ图各种已调信号的与信躁比dB关系p从图可以看出,当SNR>dB时,模拟调制σσ信号的均大于,而数字调制信号的均小pp:作者简介σ于。当的门限值取为,且SNR=dB时,p模拟和数字调制方式的正确识别率即可达以上。本方法由于采用了软件处理降低了一定的噪()姚亚峰,男,华中科技大学声干扰,所以在低信躁比时的识别性能仍能满足工电信系博士研究生,主要研究方向为软件程应用的需要,而且本方法具有特征提取简单、计算无线电、现代信号处理、移动通信新技术量小、识别速度快等优点。等()陈建文,男,博士,华中科技大学电信系讲师,主要研究方向为现代通信军事技术、现代信号处理等五、结论()黄载禄,男,华中科技大学电信系教授,博士生导师,中国通信学会会士,近期的主要研究方向为现代通针对模拟和数字调制方式的识别,本文提出先信技术与系统、软件无线电技术及应用、信号处理与系统等。对截获信号序列进行简单直接的变换,使信号的各

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