一种基于包络平方谱分析的调制识别方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于包络平方谱分析的调制识别方法及装置。该方法包括：将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，以获得预处理信号；获取所述预处理信号的包络平方谱以及识别特征；比较所述识别特征与判决门限，以识别出所述待识别信号的调制方式。本发明提供的装置基于上文所述的调制识别方法实现。本发明可以提高识别时的稳定性，具有较好的抗干扰能力。
【专利说明】
-种基于包络平方谱分析的调制识别方法及装置
技术领域
[0001] 本发明设及通信技术，具体设及一种基于包络平方谱分析的调制识别方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 作为信号检测和信号解调的中间步骤，调制识别在军用和民用通信中均承担着重 要的角色。目前，调制识别方法主要分为基于似然函数的识别方法和基于特征提取的识别 方法两类。基于似然函数的识别方法将调制识别看作复合假设检验问题，通过对信号的似 然函数进行处理得到用于分类的特征量，然后输入分类器进行比较完成调制识别功能，运 类方法从贝叶斯估计的意义上能够得到最优的分类效果，但是需要较多的先验信息，且对 模式失配和参数偏差问题比较敏感。而基于特征提取的模式识别方法则是将调制识别视为 模式识别问题，对于确定的调制样式集合，首先选择用于分类的特征参数及分类规则，对已 知调制类型的通信信号样本集进行训练，从而得到最优的分类器。由于基于特征提取的模 式识别方法易于实现，不需要很多先验信息，因此在很难得到信号先验信息的非协作通信 中应用更为广泛。
[0003] 1992年，Reichert. J最早提出了基于高阶累计量的调制识别方法，运种方法利用 高斯白噪声的高阶累积量为零的特点提高了对高斯白噪声的鲁棒性。2000年，Mobasseri提 出利用信号星座图的形状作为识别特征，不同调制信号的星座图的唯一性使得该类方法易 于扩展到更多调制类型的信号识别应用中。
[0004] 但是，在非协作通信中，接收者无法得知关于发送信号的任何先验信息，接收信号 不是理想的基带信号。在信号中常见的一些非理想干扰因素包括多径及非同步过采样引起 的码间干扰、参数估计载波频率偏差、载波相位偏差及信道时延等。运些非理想接收可能 会影响用于识别的似然函数或判别特征。比如，码间干扰会引起星座点的交叉混叠，而载波 频率和相位偏差会导致信号星座图的连续和定向旋转，从而导致很多基于星座图的识别算 法不能再直接应用。同样，信号的一些高阶累积量也会受到影响从而导致识别性能有所下 降。目前有许多关于载波频率和相位估计W及码间干扰消除方法的研究，但是目前很多识 别方法的性能很大程度上依赖于载波频率和相位估计效果及码间干扰消除程度，使得识别 稳定性有所下降。而在实际非协作通信中，非同步的过采样引起的码间干扰很难被完全地 消除，运会严重影响识别性能。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于包络平方谱分析的调制识别方法及 装置，用于克服在非协作通信中存在码间干扰、载波频率和相位偏差等干扰时稳定性降低、 识别率下降的问题，W提高识别方法的抗干扰能力。
[0006] 第一方面，本发明提供了一种基于包络平方谱分析的调制识别方法，包括：
[0007] 将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，W获得预处理信号；
[0008] 获取所述预处理信号的包络平方谱w及识别特征；
[0009] 比较所述识别特征与判决口限，W识别出所述待识别信号的调制方式。
[0010] 可选地，所述待识别信号为复基带PSK和QAM信号，采用W下公式表示：
[00川 y(t)=ej 恤
[0012] 式中，Af和Θ分别表示载波频率偏差和载波相位偏差;s(t)表示发送信号;w(t)表 示均值为零序、方差为的加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立。
[0013] 可选地，所述待识别信号过采样后得到接收采样信号序列，采用W下公式表示：
[0014] y(n)=ej 恤 M"e)s(n)+w(n);
[0015] 式中，y(n)表示接收采样信号序列；s(n)表示发送信号的采样序列;w(n)表示w(t) 的采样序列。
[0016] 可选地，所述预处理信号采用W下公式表示：
[0017]
[0018] 式中，|y(n) I表示计算复数y(n)的幅度
；e和Im分 别为复数y(η)的实况和虚部;max{ I y(η) I}表示计算序列y(η)中的最大值;的η)表示y(η)的 均值。
[0019] 可选地，所述获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征的步骤包括：
[0020] 计算所述预处理信号的包络的平方函数，然后对该所述包络的平方函数进行零均 值化与离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度；
[0021 ]所述包络平方谱幅度采用W下公式表示：
[0022]
[0023] 式中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换。
[0024] 可选地，所述获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征的步骤中，所述识 别特征为峰谱比，通过W下步骤获取：
[0025] 对所述包络平方谱进行零均值化处理；
[00%]对零均值化处理的包络平方谱进行离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度；
[0027]获取所述包络平方谱幅度的最大值及其对应频率Qm;
[002引计算[0, Qm)频段范围内的谱质屯、Psc，并计算所述最大值与谱质屯、之比即峰谱比
[0029] 可选地，所述判决口限通过W下步骤获取：
[0030] 根据所述待处理信号过采样后的采样信号序列分别分析PSK和QAM信号的包络平 方谱的峰谱比的理论值；
[0031] 根据两个理论值获取差别口限Rthr。
[0032] 第二方面，本发明实施例还提供了一种基于包络平方谱分析的调制识别装置，所 述装置包括：
[0033] 预处理信号获取模块，用于将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值 化，W获得预处理信号；
[0034] 识别特征获取模块，用于获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征；
[0035] 调制方式获取模块，用于比较所述识别特征与判决口限，W识别出所述待识别信 号的调制方式。
[0036] 可选地，所述预处理信号获取模块中待处理信号为复基带PSK和QAM信号，采用W 下公式表示：
[0037] y(t)=ej 恤
[0038] 式中，Af和Θ分别表示载波频率偏差和载波相位偏差;s(t)表示发送信号;w(t)表 示均值为零序、方差为σ別勺加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立；
[0039] 所述预处理信息获取模块还用于过采样所述待处理信号W得到接收采样信号序 列，采用W下公式表示：
[0040] y(n) =ej恤M"e)s(n)+w(n);
[0041] 式中，y(n)表示接收采样信号序列；s(n)表示发送信号的采样序列;w(n)表示w(t) 的采样序列；
[0042] 所述预处理信息获取模块采用W下公式表示所述预处理信号：
[0043]
；
[0044] 式中，|y(n) I表示计算复数}Κη)的幅度
，Re和Im分 别为复数y(n)的实况和虚部;max{ |y(n) I }表示计算序列y(n)中的最大值；.v(!i)表示y(n)的 均值。
[0045] 可选地，所述识别特征获取模块用于通过W下步骤获取峰谱比：
[0046] 计算所述预处理信号的包络的平方函数，然后对该所述包络的平方函数进行零均 值化与离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度；
[0047] 所述包络平方谱幅度采用W下公式表示：
[004引
[0049] 式中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换；
[0050] 获取所述包络平方谱幅度的最大值及其对应频率COm;
[0051] 计算[0，ω。)频段范围内的谱质屯、Psc，并计算所述最大值与谱质屯、之比即峰谱比
[0052] 由上述技术方案可知，本发明通过将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和 零均值化，W获得预处理信号;获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征；比较所述 识别特征与判决口限，W识别出所述待识别信号的调制方式。本发明通过利用待识别信号 的包络平方谱，将载波频率和相信偏差及时延的影响完全消除，从而无需估计运些未知参 数，提高了识别时的稳定性;通过获取包络平方谱的最大值及其相应的频率，从而可W得到 谱质屯、得到识别特征峰谱比，使用谱质屯、可W增强对噪声的鲁棒性。另外，包络平方谱中包 含了码间干扰的稳态特征信息，通过结合码单干扰信息构建识别特征，具有较好的抗干扰 能力且无需额外设计W消除码间干扰。
【附图说明】
[0053] 通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理 解为对本发明进行任何限制，在附图中：
[0054] 图1是本发明实施例提供的一种基于包络平方谱分析的调制识别方法流程示意 图；
[0055] 图2是PSK信号的包络平方谱示意图；
[0056] 图3是QAM信号的包络平方谱示意图； 图4是本发明实施例提供的一种基于包络平方谱分析的调制识别装置框。
【具体实施方式】
[0057] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[005引第一方面，本发明实施例提供了一种基于包络平方谱分析的调制识别方法，如图1 所示，包括：
[0059] S1、将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，W获得预处理信号；
[0060] S2、获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征；
[0061 ] S3、比较所述识别特征与判决口限，W识别出所述待识别信号的调制方式。
[0062] 为体现本发明实施例提供的一种基于包括平方谱分析的调制识别方法的优越性， 下面结合实施例对本发明提供的调制识别方法作详细说明。
[0063] 首先，介绍S1、将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，W获得预 处理信号的步骤。
[0064] 本发明实施例中，假设非协作通信的待识别信号采用复基带PSK(曲ase-shift keying,相移键控调制）和QAM(Qua化ature Ampli1:ude Modulation，正交振幅调制）信号， 采用W下公式表示：
[00 化]
(1)
[0066] 式（1)中，Af和Θ分别表示载波频率偏差和载波相位偏差；s(t)表示发送信号;W (t)表示均值为零序、方差为式的加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立。
[0067] 上文中，s(t)采用W下公式表示：
[0068]
( 2 )
[0069] 式(2)中，ε表示符号时延偏差;T表示符号周期;Ak与(Κ分别表示第k个符号的幅度 和相位;g(t-kTs-eT)表示成形脉冲信号g(t)经过化+ε)Τ延时后的信号。
[0070] 本发明实施例中W升余弦成形脉冲信号为例，滚降因子α。
[0071] 对复基带PSK和QAM信号进行过采样(过采样是指，使用远大于奈奎斯特采样频率 的频率对输入信号进行采样，通常为44.1或者48kHz)，得到接收采样信号序列，采用W下公 式表示：
[0072] y(n)=ej 恤 M"e)s(n)+w(n); (3)
[0073] 将式(2)代入式(3)可得：
[0074]
[0075] 式(4)中，g(n)和w(n)分别表示g(t)和w(t)的采样序列;Ts表示采样周期;P为过采 样率，
[0076] 对接收采样信号序列进行预处理，包括归一化与零均值化。其中零均值化是指将 接收采样信号序列y (η)中的每一项都减去它们的平均值而，从而得到预处理信号如下式 所示：
[0077]
[007引式中，|y(n) I表示计算复数}Κη)的幅度
和Im分 别为复数y(n)的实况和虚部;max{ |y(n) I }表示计算序列y(n)中的最大值；y(n)表示y(n)的 均值。
[0079] 其次，介绍S2、获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征的步骤。
[0080] 计算预处理信号yp(n)的包络的平方函数，进行零均值化得到：
[0081]
[0082] 式(6)中，Ay2(n)表示yp(n)的包络的平方函数;Ay(n)为零均值化后的预处理信号。
[0083] 然后对零均值化后的包络平方进行离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度如下式 所示：
[0084]
[0085] 式(7)中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换。
[0086] 本发明实施例中包络平方谱包含W下特点：包络平方谱包含两部分。各个符号的 包络信息W及码间干扰部分产生的频谱;成型脉冲信号g(n)使得Ay(w)中含有一根对应符 号率的峰值谱线;在Ay(w)中码间干扰部分很难通过闭式表达式（闭式表达式是由初等函数 经过有限次的初等运算复合而成)表示。本发明实施例中通过二次多项式拟合可得到该部 分频谱中屯、的近似表示。若g(n)为滚降因子α的升余弦函数，码间干扰部分对应的频谱中屯、 为，其中^〇) = 1.068+0.1278〇+0.6971〇2。实际应用中，如图2所示，口51(信号为恒 包络，各个符号对应的包络谱为零。如图3所示，QAM各个符号对应的包络焦距在低频。结合 码间干扰部分频谱，PSK信号与QAM信号的包络平方谱的频谱重屯、是不一样的。
[0087] 最后，介绍S3、比较所述识别特征与判决口限，W识别出所述待识别信号的调制方 式。
[0088] 获取包络平方谱Ay(w)的最大值即包络平方谱的谱峰，找出对应的频率位置com:
[0089] Ay(Wm) =max{Ay(w)}。 （8)
[0090] 计算在[0, Wm)频段范围内的谱质屯、Psc:
[00川
（9)
[0092] 然后计算所述最大值与谱质屯、之比即峰谱比W.、·. =f'"-。 SC
[0093] 本发明实施例中还需要设置判决口限Rthr。该判决口限Rthr根据PSK信号与QAM信号 的特征理论值Rsc, psk和Rsc, qam设定。
[0094] 理论情况下，
可W得出 K、,.W < 2，Rsc,qam〉2。本发明实施例中可W设定判决Π 限Rthr = 2。
[00M]最后接收采样序列的特征Rsc和判决口限Rthr进行比较判决：当Rsc〉Rthr时，发送信 号的调制方式为QAM，否则，发送信号的调制方式为PSK。
[0096] 第二方面，本发明实施例还提供了一种基于包络平方谱分析的调制识别装置，如 图4所示，所述装置包括：
[0097] 预处理信号获取模块Ml，用于将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均 值化，W获得预处理信号；
[0098] 识别特征获取模块M2,用于获取所述预处理信号的包络平方谱W及识别特征；
[0099] 调制方式获取模块M3,用于比较所述识别特征与判决口限，W识别出所述待识别 信号的调制方式。
[0100] 可选地，所述预处理信号获取模块Ml中待处理信号为复基带PSK和QAM信号，采用 W下公式表示：
[0101] y(t)=ej 恤
[0102] 式中，Af和Θ分别表示载波频率偏差和载波相位偏差;s(t)表示发送信号;w(t)表 示均值为零序、方差为σ別勺加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立；
[0103] 所述预处理信息获取模块还用于过采样所述待处理信号W得到接收采样信号序 列，采用W下公式表示：
[0104] y(n)=ej 恤 M"e)s(n)+w(n);
[0105] 式中，y(n)表示接收采样信号序列；s(n)表示发送信号的采样序列;w(n)表示w(t) 的采样序列；
[0106] 所述预处理信息获取模块采用W下公式表示所述预处理信号：
[0107]
[0108] 式中，|y(n) I表示计算复数}Κη)的幅度，|_]
Re和Im分 别为复数y(n)的实况和虚部;max{ |y(n) I }表示计算序列y(n)中的最大值；.r(n)表示y(n)的 均值。
[0109] 可选地，所述识别特征获取模块用于通过W下步骤获取峰谱比：
[0110] 计算所述预处理信号的包络的平方函数，然后对该所述包络的平方函数进行零均 值化与离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度；
[0111] 所述包络平方谱幅度采用W下公式表示：
[0112]
[0113] 式中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换；
[0114] 获取所述包络平方谱幅度的最大值及其对应频率COm;
[0115] 计算[0, com)频段范围内的谱质屯、Psc，并计算所述最大值与谱质屯、之比即峰谱比 R=^-。 …尸.
[0116] 由上可W看出，本发明实施例提供的调制识别装置基于上文所述的调制识别方法 实现，因而可W解决同样的技术问题，并取得相同的技术效果，在此不再一一寶述。
[0117] 应当注意的是，在本实施例公开的装置的各个部件中，根据其要实现的功能而对 其中的部件进行了逻辑划分，但是，本发明不受限于此，可W根据需要对各个部件进行重新 划分或者组合，例如，可W将一些部件组合为单个部件，或者可W将一些部件进一步分解为 更多的子部件。
[0118] 本发明的各个部件实施例可硬件实现，或者W在一个或者多个处理器上运行 的软件模块实现，或者W它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可W在实践中使用 微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的系统中的一些或者全部部 件的一些或者全部功能。本发明还可W实现为用于执行运里所描述的方法的一部分或者全 部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品）。运样的实现本发明的程序 可W存储在计算机可读介质上，或者可W具有一个或者多个信号的形式。运样的信号可W 从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者W任何其他形式提供。
[0119] 应该注意的是，上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本 领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求 中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词"包含"不排除存 在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词"一"或"一个"不排除存在多个运 样的元件。本发明可W借助于包括有若干不同元件的硬件W及借助于适当编程的计算机来 实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，运些装置中的若干个可W是通过同一个硬件 项来具体体现。词语第一、第二、W及第Ξ等的使用不表示任何顺序。可将运些单词解释为 名称。
[0120] W上实施方式仅适于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通 技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可W做出各种变化和变型，因此所有 等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
【主权项】
1. 一种基于包络平方谱分析的调制识别方法，其特征在于，包括： 将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，以获得预处理信号； 获取所述预处理信号的包络平方谱以及识别特征； 比较所述识别特征与判决门限，以识别出所述待识别信号的调制方式。2. 根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于，所述待识别信号为复基带PSK和 QAM信号，米用以下公式表不： y(t) = ej(2llAft+0)s(t)+w(t)； 式中，△ f和Θ分别表不载波频率偏差和载波相位偏差；s(t)表不发送信号;w(t)表不均 值为零序、方差为σ；：的加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立。3. 根据权利要求2所述的调制识别方法，其特征在于，所述待识别信号过采样后得到接 收采样信号序列，采用以下公式表示： y(n) = ej(2llAft+0)s(n)+w(n); 式中，y(n)表示接收采样信号序列；s(n)表示发送信号的采样序列;w(n)表示w(t)的采 样序列。4. 根据权利要求2所述的调制识别方法，其特征在于，所述预处理信号采用以下公式表 示：式中，|y(n) |表示计算复数y(n)的幅度，，Re和Im分别为 复数y (η)的实况和虚部;max { | y (η) | }表示计算序列y (η)中的最大值；_v(n>表示y (η)的均 值。5. 根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于，所述获取所述预处理信号的包络 平方谱以及识别特征的步骤包括： 计算所述预处理信号的包络的平方函数，然后对该所述包络的平方函数进行零均值化 与离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度； 所述包络平方谱幅度采用以下公式表示：式中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换。6. 根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于，所述获取所述预处理信号的包络 平方谱以及识别特征的步骤中，所述识别特征为峰谱比，通过以下步骤获取： 对所述包络平方谱进行零均值化处理； 对零均值化处理的包络平方谱进行离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度； 获取所述包络平方谱幅度的最大值及其对应频率ωω; 计算[0, ωη)频段范围内的谱质心Ps。，并计算所述最大值与谱质心之比即峰谱比7. 根据权利要求1所述的调制识别方法，其特征在于，所述判决门限通过以下步骤获 取： 根据所述待处理信号过采样后的采样信号序列分别分析PSK和QAM信号的包络平方谱 的峰谱比的理论值； 根据两个理论值获取差别门限Rthr。8. -种基于包络平方谱分析的调制识别装置，其特征在于，所述装置包括： 预处理信号获取模块，用于将接收到的待识别信号进行过采样、归一化和零均值化，以 获得预处理信号； 识别特征获取模块，用于获取所述预处理信号的包络平方谱以及识别特征； 调制方式获取模块，用于比较所述识别特征与判决门限，以识别出所述待识别信号的 调制方式。9. 根据权利要求8所述的调制识别装置，其特征在于，所述预处理信号获取模块中待处 理信号为复基带PSK和QAM信号，采用以下公式表示： y(t) = ej(2llAft+0)s(t)+w(t)； 式中，△ f和Θ分别表不载波频率偏差和载波相位偏差；s(t)表不发送信号;w(t)表不均 值为零序、方差为^的加性基带复高斯白噪声，且s(t)与w(t)相互独立； 所述预处理信息获取模块还用于过采样所述待处理信号以得到接收采样信号序列，采 用以下公式表示： y(n) = ej(2llAft+0)s(n)+w(n); 式中，y(n)表示接收采样信号序列；s(n)表示发送信号的采样序列;w(n)表示w(t)的采 样序列； 所述预处理信息获取模块采用以下公式表示所述预处理信号：式中，|y(n) |表示计算复数y(n)的幅度，.Re和Im分别为 复数y(n)的实况和虚部;max{ |y(n) | }表示计算序列y(n)中的最大值；j〇i)表示y(n)的均 值。10. 根据权利要求8或者9所述的调制识别装置，其特征在于，所述识别特征获取模块用 于通过以下步骤获取峰谱比： 计算所述预处理信号的包络的平方函数，然后对该所述包络的平方函数进行零均值化 与离散傅立叶变化得到包络平方谱幅度； 所述包络平方谱幅度采用以下公式表示：式中，F{ ·}表示对?进行离散傅立叶变换； 获取所述包络平方谱幅度的最大值及其对应频率ωω; 计算[0, ωη)频段范围内的谱质心Ps。，并计算所述最大值与谱质心之比即峰谱比
【文档编号】H04L27/26GK106059969SQ201610431110
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年6月16日
【发明人】李敏, 梁莉莉, 魏冬
【申请人】中国科学院信息工程研究所