通信信號調(diào)制方式的分類及分類

通信信號調(diào)制方式的分類及分類

0數(shù)字調(diào)制信號的分類隨著通信技術(shù)的發(fā)展，通信信號越來越多樣化，通信環(huán)境也越來越復(fù)雜。我們?nèi)绾未_定通信環(huán)境中存在噪聲干擾的復(fù)雜環(huán)境中信號的傳輸方法具有重要價值。目前,關(guān)于調(diào)制技術(shù),模擬信號的相對成熟,而在通信過程中對數(shù)據(jù)的處理又大多要求數(shù)字化,數(shù)字調(diào)制也就更加受到關(guān)注,出現(xiàn)了越來越多針對數(shù)字調(diào)制信號的識別算法。因此,在信號的處理過程中首先將混合的模擬、數(shù)字信號劃分為兩類,使其在相應(yīng)模塊內(nèi)選擇不同算法進(jìn)行識別是十分有意義的。這兩大類信號的識別過程大多是將其混合在一起,提取時域、頻域的不同特征逐層實現(xiàn)分類,利用Nandi與Azzouz提出的識別參數(shù)實現(xiàn)分類是一種典型的方法,而直接針對這兩大類方式區(qū)分的方法相對較少,有幾種典型的方法如:文獻(xiàn)提取用于反映曲線峰度的特征量實現(xiàn)分類;文獻(xiàn)利用非線性變換后的差分序列的方差實現(xiàn)分類;文獻(xiàn)利用二次小波變換的方法估計出符號率,將得到的符號率數(shù)組的方差作為判斷模擬、數(shù)字調(diào)制信號的特征。文中分析了通信信號經(jīng)過非線性變換與小波變換后的特征,利用數(shù)字調(diào)制信號有符號率、模擬調(diào)制信號無符號率的特點對信號進(jìn)行分類。該方法提取特征簡單、明顯,無需設(shè)置判決門限,從而可使通信信號在相應(yīng)的后續(xù)模塊內(nèi)利用不同的調(diào)制識別算法實現(xiàn)具體分類。1信號非線性變換的輸出通信系統(tǒng)中,接收到的模擬與數(shù)字調(diào)制信號可統(tǒng)一表示為其中,θ0為初始相位,A(t),ω(t)和?(t)分別是與接收信號調(diào)制方式有關(guān)的幅度、角頻率和相位,n(t)為噪聲。模擬與數(shù)字調(diào)制信號最明顯的一個區(qū)別就是有無符號率。利用二次小波變換估計符號率的方法進(jìn)行模擬、數(shù)字的分類,首先對已調(diào)復(fù)信號選擇最佳尺度進(jìn)行小波變換,以提取包絡(luò)進(jìn)行第二次小波變換,如果尺度選擇不當(dāng),可能造成提取的包絡(luò)為0,識別失敗。文中首先對模擬、數(shù)字調(diào)制信號進(jìn)行非線性變換,保證了數(shù)字信號經(jīng)過變換后的包絡(luò)變化特征和碼元變化時刻的信息;然后利用小波變換可以有效檢測信號的瞬變現(xiàn)象的優(yōu)點,綜合考慮信噪比、尖峰值等因素后,在合理的尺度范圍內(nèi)選擇較大尺度進(jìn)行一次小波變換;最后對變換后的頻域數(shù)值結(jié)果進(jìn)行簡單處理,無需設(shè)置門限便可直接實現(xiàn)分類。對于ASK、PSK、FSK信號:其中,信號的幅度an∈{a0,a1,,aM-1},相位?n∈{φ0,φ1,…,φM-1},角頻率ωn∈{ω0,ω1,,ωM-1},T為符號率的倒數(shù),即碼元寬度,u(t)是矩形脈沖,ωc是載波角頻率,幅度A為常數(shù),θn∈{0,2π}為初始相位。QAM是一種結(jié)合幅度和相位調(diào)制的混合信號:首先對信號進(jìn)行非線性變換,用Ts表示采樣頻率的倒數(shù),即采樣間隔,該變換定義為文獻(xiàn)中已證明,數(shù)字調(diào)制信號通過非線性變換后具有一定的規(guī)律性。在一個碼元間隔內(nèi),非線性變換的輸出保持恒定不變。ASK的輸出可近似表示為an2sin2ωcTs;PSK輸出恒定值A(chǔ)2sin2ωcTs;FSK輸出可表示為A2sin2(ωc+ωn)Ts;QAM包含幅度和相位信息,其非線性變換輸出可近似表示為ASK的輸出形式。當(dāng)碼元發(fā)生變化時,ASK、PSK以及非連續(xù)FSK、QAM的非線性變換輸出會產(chǎn)生突變,用沖激函數(shù)δ(t)表示,突變幅度用Bm表示,在一個碼元間隔內(nèi)輸出的恒定值表示為An,則非線性變換的輸出由兩部分構(gòu)成,可統(tǒng)一表示為ASK、FSK、QAM信號的非線性變換輸出為階梯型多值函數(shù);對于PSK信號,輸出的第一項不僅在一個碼元內(nèi)為恒定值,而且在整個信號區(qū)間內(nèi)保持恒定不變。小波分析對突變信號具有較好的自適應(yīng)能力和檢測能力,Qs(t)的連續(xù)小波變換定義為連續(xù)小波變換具有尺度a和平移τ兩個參數(shù),ψ(t)稱為基本小波或母小波,*表示共軛。通過與二次小波變換估計符號率的方法相比較可以看出,不考慮尺度,非線性變換的輸出與已調(diào)復(fù)信號經(jīng)過一次小波變換后的輸出表示方法近似相同。因此再對公式(7)進(jìn)行Haar連續(xù)小波變換后,取其包絡(luò)進(jìn)行傅立葉變換,得到的輸出可近似表示為其中,Ck與信號幅度和選擇的小波尺度有關(guān)。數(shù)字調(diào)制信號經(jīng)過一系列變換后,最后得到的頻譜中各個尖峰呈等間距分布,符號率與尖峰間距、采樣頻率以及采樣點數(shù)有關(guān)。如圖1所示,依次是2ASK、4FSK經(jīng)過非線性變換、小波變換取包絡(luò)、傅立葉變換后的波形。圖1是截取了一部分采樣點后的波形,以便于清楚觀察,實際仿真中則采用了大量的采樣數(shù)據(jù),若將橫軸的采樣點轉(zhuǎn)換為頻率,則相鄰尖峰的距離為一個碼元速率大小,各尖峰在最大尖峰兩側(cè)依次減小,直至消失。而模擬調(diào)制信號沒有符號率的概念,經(jīng)過非線性變換后仍為連續(xù)函數(shù),再經(jīng)過小波變換及傅立葉變換后不會得到反映符號率大小的等間距尖峰。實際分析中,只考慮正頻率部分,即圖1中頻譜的一半。由于噪聲、變換等影響,在零頻處產(chǎn)生很大的分量,忽略零頻及其周圍部分采樣點的干擾,該算法具體實現(xiàn)過程如下:(1)將信號的采樣點分為N段。(2)對每段序列依次進(jìn)行非線性、小波、傅立葉變換后找到尖峰的最大值位置,然后找到尖峰次大值的位置,計算這兩個尖峰的間距,組成距離數(shù)組。(3)若該距離數(shù)組中的N個距離值相等或呈倍數(shù)關(guān)系,則V=0,接收信號為數(shù)字信號;否則判為V=1,為模擬信號。例如,N=4,如果最后得到的距離數(shù)組為{400,400,400,400},則V=0,可以判斷為數(shù)字信號;如果是{400,400,400,800},也判斷V=0,這是由于實際仿真中,噪聲的影響使尖峰最大值右側(cè)的各尖峰不是依次減小,而是呈現(xiàn)倍數(shù)關(guān)系,“800”即表示最大值右側(cè)的第二個尖峰反而比第一個更突出。對于模擬調(diào)制信號,所得距離數(shù)組受噪聲影響較大,N個距離值具有隨機(jī)性。實際算法中,在每段分析數(shù)據(jù)內(nèi),通過對比尖峰最大值與次大值,以及次大值與相鄰較小尖峰之間的距離關(guān)系,來確定尖峰之間的距離,并對每組的各個距離值進(jìn)行對比分析,去除奇異值后最終確定V值,以提高準(zhǔn)確性。2信號對比的確定由Nyquist采樣定理知:采樣頻率fs應(yīng)大于最高信號頻率的兩倍。調(diào)制識別過程中fs要求選高一些,例如fs=(4~8)fc,fc為載波頻率,因為最高信號頻率或帶寬往往不確知;一些算法或Hilbert變換要求過采樣;采用模π計算瞬時相位也要求過采樣,因此按fs=(4~8)fc是比較合適的。文中選取fc、fs以及符號率fd分別為25kHz、200kHz與1kHz,模擬調(diào)制信號選取LSB、USB、AM與FM,數(shù)字調(diào)制信號選取2ASK(單極性)、4FSK、8PSK與16QAM,每段400個符號,分為4段。信號的正確識別率β與信噪比RSN的關(guān)系如圖2所示。對于模擬調(diào)制信號,經(jīng)過模擬、數(shù)字分類后,得到的距離數(shù)組沒有規(guī)律,因此很容易劃分到模擬類別中;而數(shù)字調(diào)制信號,尤其是PSK和連續(xù)FSK,進(jìn)行模擬、數(shù)字分類時受噪聲影響較大,當(dāng)信噪比較低時識別率快速下降,易被誤判為模擬信號。如圖2所示,LSB、USB、AM、FM、2ASK、16QAM在5dB時,均可正確識別;9dB時4FSK正確識別率達(dá)到97%以上;而8PSK在15dB以上才能達(dá)到98%。這是由于8PSK經(jīng)過非線性變換后得到的碼元變化時刻的尖峰值受信噪比影響較大,因此不易捕捉碼元變換信息,識別效果降低很快。3非線性變換壓制方法根據(jù)模擬、數(shù)字信號有無符號率的特點,文中提出結(jié)合采用非線性變換與小波變換的方法,不需設(shè)置判決門限,直接將模擬、數(shù)字調(diào)制信號分成模擬與數(shù)字兩大類,從而方便了信號的進(jìn)一步處理。非線性變換與小波變換相結(jié)合實現(xiàn)通信信號分類的方法有以下幾個優(yōu)點:(1)與其他分類方法相比,根據(jù)符號率的有無判斷調(diào)制類型,該特征比較明顯。(2)該算法尤其對ASK具有較好的識別效果。如果利用小波變換直接對ASK信號的解析形式進(jìn)行分析,對于雙極性信號,相位的變化引起突變,產(chǎn)生尖峰,而單極性信號沒有相位變化,不產(chǎn)生尖峰;由圖1可以看出,經(jīng)過非線性變換后,單極性2ASK在碼元變化時刻存在突變,從而使后續(xù)的小波變換可以更準(zhǔn)確的捕捉碼元變化時刻的信息,提高了識別性能。(3)利用非線性變換對調(diào)制信號進(jìn)行處理,與二次小波變換的方法相比,可以直接得到信號包絡(luò),不必對接收到的調(diào)制信號選取