通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)研究.pdf

1、通信信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)是指對(duì)截獲的未知通信信號(hào)的調(diào)制類(lèi)型作出判斷，對(duì)其通信參數(shù)的數(shù)值作出估計(jì)，屬于模式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)的研究范疇，在通信偵察、頻譜監(jiān)測(cè)等軍用民用領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的實(shí)用前景。
　　 本文采用固有時(shí)間尺度分解算法和多重分形譜理論兩大分析工具，從信號(hào)中頻波形的角度研究通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)的問(wèn)題，基于固有時(shí)間尺度分解算法時(shí)頻分辨率高、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)勢(shì)以及多重分形譜特征對(duì)噪聲不敏感的特性，取

2、得了如下研究成果：
　　 1.提出一種基于時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征和支持向量機(jī)的調(diào)制方式識(shí)別算法。首先由固有時(shí)間尺度分解算法提取瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)相位、瞬時(shí)頻率等信息，并利用這些信息的統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造一個(gè)12維的初始特征向量。然后，用Fisher分析降維高維的初始特征向量。最后，將降維的特征向量送入一個(gè)多分類(lèi)支持向量機(jī)完成對(duì)7類(lèi)單載波數(shù)字調(diào)制信號(hào)2ASK，4ASK，2PSK，4PSK，16QAM，2FSK和4FSK的識(shí)別。固有時(shí)間尺度分解算法提取的時(shí)

3、頻域信息直接借助于波形分析獲得，不僅具有很低的計(jì)算復(fù)雜度，而且借助于Fisher分析的降維效果能夠獲得好的區(qū)分能力。仿真結(jié)果顯示，該算法能夠以很低的計(jì)算復(fù)雜度得到高的識(shí)別正確率。
　　 2.提出一種基于兩個(gè)多重分形譜特征并結(jié)合決策樹(shù)分類(lèi)器的多載波OFDM信號(hào)和單載波信號(hào)識(shí)別算法。首先直接從中頻波形信號(hào)上提取多重分形譜最大值對(duì)應(yīng)的奇異性指數(shù)作為第一個(gè)特征用于區(qū)分信號(hào)集合{OFDM，4PSK，16QAM}和信號(hào)集合{2ASK，4AS

4、K，2FSK，4FSK}。其次，從中頻波形信號(hào)的解析信號(hào)平方處理后經(jīng)兩次傅里葉變換的幅度信號(hào)上提取多重分形譜斜率分別是±1的兩處多重分形譜的譜間隔作為第二個(gè)特征用于區(qū)分信號(hào)集合{OFDM}和信號(hào)集合{4PSK，16QAM}。最后，用一個(gè)決策樹(shù)分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)所有信號(hào)的識(shí)別，各個(gè)特征的識(shí)別門(mén)限通過(guò)經(jīng)驗(yàn)仿真來(lái)確定。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明該算法對(duì)OFDM信號(hào)子載波數(shù)和循環(huán)前綴長(zhǎng)度、單載波基帶成形系數(shù)以及信噪比具有魯棒性，能夠在很寬的信噪比范圍內(nèi)具有較高的識(shí)別

5、正確率。
　　 3.基于固有時(shí)間尺度分解算法分別提出一種直擴(kuò)信號(hào)載波頻率、碼片速率估計(jì)算法和一種基于波形的直擴(kuò)信號(hào)PN碼估計(jì)算法。前一種算法以某頻點(diǎn)處的瞬時(shí)幅度為分析參數(shù)，通過(guò)頻域粗搜索和細(xì)搜索估計(jì)碼片速率和載波頻率。首先累加多個(gè)PN碼周期分析信號(hào)和伴隨信號(hào)的瞬時(shí)幅度。然后，兩類(lèi)瞬時(shí)幅度做差值運(yùn)算以抑制噪聲。最后，對(duì)差值信號(hào)的頻譜做線(xiàn)譜分析估計(jì)載波頻率和碼片速率。相對(duì)于傳統(tǒng)算法該算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。后一種算法利用

6、固有時(shí)間尺度分解算法時(shí)頻分辨率高和適于實(shí)時(shí)處理的優(yōu)勢(shì)，直接分解直擴(kuò)信號(hào)波形，借助于相干累加思想提高信噪比，通過(guò)對(duì)載頻處瞬時(shí)幅度累加值與第一上過(guò)零點(diǎn)頻率處瞬時(shí)幅度累加值的差分信號(hào)波動(dòng)特性的分析，找到一個(gè)PN碼周期內(nèi)相鄰碼片極性變化的位置，從而揭示PN碼，而不必猜測(cè)其代數(shù)結(jié)構(gòu)。該算法與已有PN碼估計(jì)算法相比具有諸多優(yōu)勢(shì)，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它的可行性。
　　 4.提出一種基于固有時(shí)間尺度分解算法的跳頻信號(hào)跳速估計(jì)算法。采用固有時(shí)間尺度分解