文档介绍：目录
1引言 1
2信号调制类型的算法 1
1
2
3
5
3基于决策理论的调制类型识别 6
6
(ASK) 6
(PSK) 7
(FSK) 7
8
8
10
4仿真及结果分析 13
13
16
18
19
致谢 19
参考文献: 20
附录 21
1引言
通信信号调制方式自动识别是信号分析领域中一个比较新的研究方向,它有很大的应用前景,尤其是在军事通信领域。随着电子对抗技术研究的不断升温,迫切需要进行调制信号自动识别技术的研究,它被广泛应用于:信号确认、干扰识别、无线电侦听、电子对抗、信号监测和威胁分析等领域。
目前已有的信号调制识别方法主要分为两大类:基于决策理论的方法和基于统计模式识别的方法。大多基于决策理论的方法都需要对每一个特征参数选择一个最优的门限,而且特征参数提取和进行信号识别的顺序都会直接影响识别率。基于统计模式识别的方法可以分成两个部分:特征提取和分类器设计。特征提取负责对接收到的信号提取出最能表现其调制特征的参数。而分类器则根据已提取出的特征把信号划分到相应的类别。前者检验统计量计算复杂且需要一些先验信息但判别规则简单;后者特征提取简单、易于计算但判别规则复杂[1]。
本文针对通信信号数字调制方式的特点,在决策理论的基础上提出了一种改进过的调制方式识别算法并进行了软件仿真。仿真结果表明:该算法不仅能识别现代通信常用的各种数字调制方式,如2ASK,2PSK,2FSK,4ASK,4PSK,4FSK,而且算法简单,适合实时操作,同时具有较好的抗噪声性能和较高的识别准确度。
2信号调制类型的算法

调制方式识别是介于能量检测和信号完全解调之间的过程。对于能量检测只要知道接收信号粗略的中心频率和带宽。而信号解调不仅需要知道精确的中心频率和带宽,还必须知道该信号采用的调制方式以及对应的调制参数。而调制方式识别的成功率则依赖于待识别调制方式集合的情况,以及各种先验信息。当集合中待识别的调制方式较多,尤其包含复杂调制方式时,就要求几乎精确的中心频率和带宽,对于相对简单的识别集合,则可以适当放宽上述条件。
调制方式识别系统一般包括三个部分,即接收机前端、调制识别器和输出部分。接收机前端完成信号检测和频率变换。调制识别器识别信号的调制方式,并提取调制参数。输出部分实现信号解调的信息处理。
近年来,国外很多文献都集中到调制方式识别算法研究上来。文献[2-6]研究了几种不同的调制方式识别算法,其中,文献[2]提出了小波变换算法,利用Haar小波基对信号进行小波变换,检测变换后的幅度是否为常数值来判别信号的调制方式,该算法在低信噪比环境下性能较好,但识别的调制种类有限;文献[3]提出了星座图识别算法,通过提取信号的星座图来区分信号的调制方式,这种方法比较直观,但是信号的载波相位和系统时间误差都会给星座图的提取造成影响,
从而影响识别的准确度,所以该方法要求接收系统严格做到同步;文献[4]采用时频分布来区分信号的调制方式,通过 Margenau -Hil1分布、自回归模型和幅度变化来检测信号的相位、频率和幅度的变化情况,对信号进行分类;文献[5]提出了周期谱分析算法,以上这4种识别算法要求的计算量较大,不利于实时计算。文献[6]提出的决策理论算法,算法简单,而且能够识别较多的调制方式,但没有考虑符号成形对信号瞬时参数提取的影响,不符合实际工程中的情况;文献[6]还对神经网络识别算法进行了研究。

通信信号调制样式识别方法虽然多种多样,但调制识别问题实际上是一种典型的模式识别问题,。
一般调制样式识别过程的结构框图
调制识别过程的基本框架包括三部分:信号预处理部分、特征提取部分和分类识别部分。信号预处理部分的主要功能是为后续处理提供合适的数据;特征提取部分是从输入的信号序列中提取对调制识别有用的信息;分类识别部分的主要功能是判断信号调制类型的从属关系。信号预处理任务一般包括:频率下变频、同相和正交分量分解、载频估计和载频分量的消除等。在多信道多发射源的环境中,信号预处理部分要能有效地隔离各个信号,保证一次只有一个信号进入后续的调制识别环节。特征提取部分是从数据中提取信号的时域特征或变换域特征。时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的直方图或