一种基于PXIe模块化仪器的调制识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明提出一种基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，属于软件无线电信号处 理领域。
【背景技术】
[0002] 美国国家仪器公司提出"软件就是仪器"的概念，研发了多款虚拟仪器产品，虚拟 仪器丰富了传统仪器的功能，把计算机网络技术和仪器技术相结合，在一些测试测量领域 取得广泛应用。虚拟仪器由硬件、软件W及I/O模块组成。虚拟仪器的硬件具有一定的独 立性，硬件更换时只需更换相应的驱动程序，不需要更换软件模块，该减少了开发的成本， 提高了开发效率。软件部分可W使用1油view等编程实现。Ubview是图形化编程语言，使 用数据流，使得Vi运行。Ubview的程序有前面板和程序框图组成，前面板可W设计类似于 传统仪器的面板，程序框图为程序的内部实现。I/O模块可W使用多种接口如GPIB、USB、W 太网卡等，虚拟仪器可W方便地与外设数据交互。
[0003] 调制识别技术是软件无线电的组成部分，它是在不了解信号先验信息的情况下识 别信号的调制识别方式。常用的调制技术包括模拟调制和数字调制。目前调制识别技术包 括似然比算法和特征提取方法，似然比算法需要信号的分布信息，因而该种方法不实用。基 于特征提取的方法由于特征提取简单，识别速度快，得到广泛的关注。
【发明内容】
[0004] 发明目的：本发明提出一种基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，针对软件无线 电中系统中存在的多种调制信号，实现调制信号的识别。
[0005] 技术方案：本发明提出一种PXIe模块化仪器的调制识别方法，包括W下步骤：
[0006] 对接收到的所有软件无线电基带信号计算下列四个特征参数：
[0007] T1 = |c42l/|c2i|2
[000引 T2=IC40I/IC42
[0009] T3 =IC"I/IC42
[0010] T4 = |〇42|/|〇40
[0011] 其中C21为二阶累积量，C4cAiC42为四阶累积量，分别表示如下，式中cum代表信号 的累积量：
[0012] 〇2〇 =州m(X)〇 =M20
[0013] C21=cum(XX*) =M21
[0014] C40=cum(X)(,)(,)〇=M40-3M220 [00 巧]c"=cum〇(,X,X,X*) =M41-3M20M21
[0016] C42=cum化)(，X*，X*) =M似-1M2。I2-2M220
[0017] 其中Mpq为p阶矩；
[0018] 当T1小于等于第一口限时，该基带信号识别为MQAM信号，反之为MPSK信号；
[0019] 对于MPSK信号，当T2为零时，该MPSK信号为8PSK，其余T2为1的MPSK信号中若 T3同时又为1时，该信号为BPSK，对其余的MPSK信号再做差分处理，处理后若T4为1则为 QPSK,若T4 为 0 则为 0QPSK;
[0020] 对于MQAM信号，当T2小于等于第二口限时，该MQAM信号为32QAM，接着对其余 MQAM信号在同相分量上做投影，聚类分析后得到聚类中也数目，聚类中也数目等于4时，该 MQAM信号为16QAM，聚类中也数目等于8时，该MQAM信号为64QAM。
[0021] 上面所述的矩Mpq为：
[0022] Mpq=E技(t)P-aX*(t)a]。
[0023] 所述的第一口限为0.84,所述第二口限为0.65。
[0024] 有益效果；本发明采用了二阶和四阶累积量，各种数字调制信号在累积量的取值 上有所不同，根据他们的不同取值，设置了特征量，利用特征量完成了信号识别。高阶累积 量可W把MPSK信号和MQAM信号区分开来，对于MQAM信号的区分采用的是高阶累积量和聚 类分析联合的方法。本发明采用了聚类分析的方法，该种方法不需要事先指定聚类的数目， 可W自适应地确定数据的聚类中也数据和位置，该样便可W识别幅度相位调制的信号，比 如MQAM信号。MQAM信号的星座图不同，它们的点数和位置可W用来区分MQAM信号。16QAM 在星座图上有16个点，32QAM有32个，而64QAM有64个，做聚类分析之后会有不同的聚类 中也数目，根据数目的不同设置识别算法，识别出MQAM信号。因此本发明利用PXIe的高速 数据处理功能，识别了BPSK、QPSK、8PSK、0QPSK、16QAM、32QAM和 64QAM信号。
【附图说明】
[0025] 图1为本发明调制识别流程图；
[0026] 图2为本发明中MPSK信号识别流程；
[0027] 图3为本发明中MQAM信号识别流程；
[0028] 图4为本发明中调制识别系统流程。
【具体实施方式】
[0029] 下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解该些实施例仅用于说明 本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各 种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0030] 首先需要搭建PXIe系统软件和硬件平台，使得系统可W正常地接收和处理数据， 对于到来的数据，如果数据过长，可W选取其中的一段，因为如果数据段过长会导致识别的 处理时间太长。如果数据太短，又会导致信号的特性不能充分地体现。如图1所示，本发 明的调制识别流程包括信号预处理，信号特征提取和设计分类器识别H个部分。
[0031] 信号预处理包括信号的载频估计，码元同步等操作，它将高频信号转换到中频或 者基带，本发明使用了信号的基带数据。特征提取环节设计了几个特征参数，包括：
[0032] (1)T1 = |c42l/ki|2
[0033] (2)T2=IC401 /IC42
[0034]做T3 =Ic"I/IC42 [003引（4)T4 =IC421 /IC40
[0036]其中C21为二阶累积量，而C4cAiC42为四阶累积量，对于复随机过程x(t)，如果均值 为零，定义P阶矩为：
[0037] Mpq=E技(t)P-9X*(t)。]
[003引常用的几个高阶累积量可W表示如下：
[0039] 〇2〇 =州m(X)〇 =M20
[0040] 〇21=cum化X*) =M21
[0041] =cum(X)(,)(,)〇=M40-3M220
[0042]c"=cum〇(,X,X,X*) =M41-3M20M21
[0043] C42=cum化)(，X*，X*) =M似-1M2。I2-2M220
[0044] 其中cum代表信号的累积量。对于正态分布的信号，用一阶、二阶统计量就可W表 示其统计特征，但有些随机过程不满足高斯分布特性，该时可W使用高阶累积量来表示随 机过程的统计特性，也就是说，高阶累积量包含了比一阶和二阶统计量更丰富的信息。高阶 累积量还可W抵抗高斯噪声的影响，有利于在有噪声环境下信号的处理。
[0045] 有了累积量的取值之后，下面分析介绍各种信号在参数T1，T2,T3,T4上取值的不 同。
[0046]T1参数的取值表为：
[0047]
【主权项】
1. 一种基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对接收到的所有软件无线电基带信号计算下列四个特征参数： Tl=Ic42|/| C2112 T2 =IC401/IC42 T3 =Ic411/IC42 T4 =IC421/IC40 其中C21为二阶累积量，C4tlC41C42为四阶累积量，分别表示如下，式中cum代表信号的累 积量：
其中1为p阶矩； 当Tl小于等于第一门限时，该基带信号识别为MQAM信号，反之为MPSK信号； 对于MPSK信号，当T2为零时，该MPSK信号为8PSK，其余T2为1的MPSK信号中若T3 同时又为1时，该信号为BPSK，对其余的MPSK信号再做差分处理，处理后若T4为1则为 QPSK,若T4 为O则为OQPSK; 对于MQAM信号，当T2小于等于第二门限信号时，该MQAM信号为32QAM，接着对其余MQAM信号在同相分量上做投影，聚类分析后得到聚类中心数目，聚类中心数目等于4时，该 MQAM信号为16QAM，聚类中心数目等于8时，该MQAM信号为64QAM。
2. 根据权利要求1所述的基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，其特征在于，所述p 阶矩^为： Mpq=E[X(t)p-qX*(t)q]〇
3. 根据权利要求1所述的基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，其特征在于，所述第 一门限为0.84。
4. 根据权利要求1所述的基于PXIe模块化仪器的调制识别方法，其特征在于，所述第 二门限为0.65。
【专利摘要】本发明提供一种基于PXIe模块化仪器的调制识别方法。数字调制方式包括有幅度键控、相位键控、频率键控和幅度相位联合键控等方式。在软件无线电领域，软件无线电系统会构造可扩展、通用的硬件平台，信号的调制解调在软件中完成，这就要求系统可以识别不同信号的调制方式，然后做相应的处理，比如信号的解调和信号分析等。
【IPC分类】H04L27-18, H04L27-34
【公开号】CN104717167
【申请号】CN201510091533
【发明人】裴文江, 姜坤, 崔铁虎
【申请人】东南大学
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2015年2月28日