基于N谱峰突出指数的典型数字调制信号盲识别研究与实现

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一直以来,调制识别技术都是无线通信领域中的一个重要研究课题。无论是在军事侦查上还是在民用通信上,都有着调制识别技术的应用。目前调制识别的方法主要分为两类:基于似然比的调制识别和基于模式识别的调制识别。基于似然比的调制识别的检验统计量一般都比较复杂,且还需要信号的相关先验知识;基于模式识别的调制识别则相对简单,都是用傅里叶变换、循环谱、高阶累积量等中间变换来提取信号中的一些特征,然后再用决策树、神经网络、支持向量机等分类识别方法完成识别。然而在实际环境中,几乎都不可能得到信号的先验知识,由此调制信号盲识别问题也就显得更加困难。本文主要对基于N谱峰突出指数的典型数字调制信号的盲识别算法进行了研究仿真和软件无线电实现,包括2ASK,2FSK,4FSK,8FSK, BPSK, MSK六种信号。全文主要涵盖了三个方面:设计仿真、软件无线电实现、性能测试,主要章节分布如下:第一章和第二章是调制识别技术的发展现状和目前常采用的识别技术方法分析。第三章是本文的核心部分,给出了基于N谱峰突出指数的典型数字调制信号盲识别原理,阐述了基于N谱峰突出指数的典型数字调制信号盲识别算法的设计、性能仿真,并且讨论了判决数据点数、码元个数、采样率、频谱叠加次数等识别参数的变化对调制识别性能所造成的影响。在高斯白噪声信道下,当码元速率为0.5MBaud,判决使用码元个数为1638时,仿真表明2ASK,2FSK信噪比达到-16dB,4FSK在-11dB,8FSK在-8dB,BPSK在-1dB,MSK在3dB时识别概率在90%以上。无叠加系统性能优于有叠加系统;当码元个数越多,识别性能越好。第四章讲述了基于N谱峰突出指数的典型数字调制信号盲识别算法的软件无线电实现。本文利用加拿大Lyrtech公司的SDR DP (Soft Defined RadioDevelopment Platform,SDR DP)平台,根据其数据传输接口VPSS(Video ProcessingSubsystem)的特性,设计了硬件无叠加数据系统和硬件叠加系统两个调制识别系统。硬件无叠加系统中底层硬件输出的是采集的64K点的时域数据,其他操作由上层进行;硬件叠加系统中底层硬件输出的是多次叠加以后的频谱数据。两种系统各有优缺:硬件无叠加系统识别性能好,但是识别时间长;硬件有叠加系统识别时间短,但识别性能要差一些。该章还仔细记录了链路设计过程中,任意帧叠加子系统、比特位合并子系统、上层GUI界面设计过程。第五章是识别系统的性能测试和分析,主要对实现的调制识别系统做了识别性能测试,并且与仿真结果做了对比。硬件无叠加系统与仿真(无叠加)对比,识别概率在90%以上时,性能损失2~3dB。相同参数条件下,硬件叠加系统将其分为每段4096,然后频谱15次叠加进行识别,比无叠加系统差1~2dB。非整数倍采样比整数倍采样性能差1~2dB。这可能是多种因素造成的:实际平台中的噪声分布,测试时的测试统计次数以及链路本身定点量化误差等。全文中算法设计、算法实现、算法测试三个方面相互结合、相互比较、相互验证,最终证明了算法的可行性。本文的亮点在于利用N谱峰突出指数做了调制盲识别,并且做了硬件实现和实际测试,具有工程实用价值,可以为以后的工程研究者提供参考。
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