【摘要】：調(diào)制方式是通信信號的一個重要特征,所謂調(diào)制方式自動識別,指的是在無人工干預(yù)的前提下對接收到的通信信號的調(diào)制方式進(jìn)行判斷,調(diào)制方式自動識別技術(shù)是軟件無線電和非協(xié)作接收的關(guān)鍵技術(shù),無論是在軍事還是民用領(lǐng)域都占據(jù)著重要的地位。近年來,隨著無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展,調(diào)制樣式日趨復(fù)雜,此外,信號傳輸?shù)碾姶怒h(huán)境也愈加惡劣,這些變化使得對通信信號調(diào)制方式的識別難度越來越大。本文圍繞非協(xié)作通信環(huán)境下調(diào)制方式自動識別所涉及的關(guān)鍵技術(shù)展開研究,具體包括通信信號的存在性檢測、關(guān)鍵參數(shù)估計、特征參數(shù)提取與選擇,以及分類器的設(shè)計等內(nèi)容。其中待識別的通信信號集為{2ASK、4ASK、2FSK、BPSK、QPSK、8PSK、CPM、LSB、USB}。首先,本文在對通信信號調(diào)制方式自動識別技術(shù)的相關(guān)理論進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,針對調(diào)制識別預(yù)處理部分,分別從信號的頻率域及廣義頻率域角度出發(fā),研究兩種信號存在性檢測算法;對于參數(shù)估計內(nèi)容,研究四種常用載頻估計算法和一種基于子空間分解理論的盲信噪比估計算法;依次仿真驗證算法的有效性。其次,針對調(diào)制識別特征參數(shù)提取部分,通過對信號的瞬時信息、功率譜、高階譜特征進(jìn)行分析,本文提出一種基于瞬時信息及譜特征的調(diào)制方式識別算法。該算法引用了三個經(jīng)典特征參數(shù),其中對ASK信號類內(nèi)識別的經(jīng)典特征參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提高了2ASK與4ASK在較低信噪比、碼元非均衡條件下的識別性能。針對以往文獻(xiàn)中2FSK信號識別算法存在的缺陷,本文通過對不同調(diào)制信號的功率譜密度特征進(jìn)行深入研究,提出了一個功率譜特征參數(shù),有效地解決了較低信噪比下2FSK信號與CPM、PSK信號辨識的難題,無論2FSK功率譜呈現(xiàn)的是單峰還是雙峰皆適用。接著,依據(jù)PSK、CPM信號的平方譜、四次方譜特征的差異性,構(gòu)造了兩個高階譜特征參數(shù)分別用于BPSK、QPSK信號的辨識。針對已有文獻(xiàn)中利用瞬時包絡(luò)波動程度對8PSK、CPM信號識別算法受噪聲影響比較大的缺陷,本文通過對調(diào)制信號非線性相位與瞬時頻率的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析,依據(jù)調(diào)制信號瞬時頻率在碼元切換時刻是否存在尖峰的特征,提出一個用于辨別8PSK與CPM信號的特征參數(shù),與已有文獻(xiàn)相比,該特征參數(shù)適用于所有調(diào)制參數(shù)的CPM信號。最后,在調(diào)制識別分類器部分,依據(jù)本文選取的7個特征參數(shù)分別采用決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待識別信號作出判斷,從而實現(xiàn)了九種通信信號調(diào)制方式的自動識別,并統(tǒng)計了算法的正確識別率。仿真結(jié)果表明,在信噪比不低于9dB的條件下,使用決策樹分類器的整體正確識別率達(dá)到100%。在信噪比不低于15dB的條件下,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的整體正確識別率超過95%。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2746267