论文部分内容阅读
本文深入研究了复杂调制信号MPSK、MQAM的信号子类以及常用恒包络信号OQPSK、π／4 QPSK、MSK的调制识别技术。在两种基本调制识别方法即基于特征提取的方法和基于最大似然的方法的基础上采用四种算法分别对上述信号进行识别研究。主要内容如下： (1)分析了复杂调制信号即多进制相移键控(MPSK)、正交幅度调制(QAM)以及恒包络调制偏移四相相移键控(OQPSK)和最小频移键控(MSK)的基本特征。分别介绍了这几种复杂调制信号的调制特点、调制器结构、星座图特点、瞬时包络特征以及非线性相位特征。 (2)分析了基于准对数似然比(qLLR)的分类算法并在其基础上进行了改进，推导出新的分类参数并且提出一种新的自适应设定门限的规则，可以对高斯白噪声下的MPSK(M=2，4，8，16)信号进行自动识别。改进后的算法假设载频已知，无需估计码元速率，但是需要估计信噪比。在仿真次数100次的条件下，当信噪比大于1db时，正确识别率达到90％在以上。 (3)利用基于幅度的对数似然函数的调制识别算法对QAM信号子类进行识别。通过仿真验证了对16QAM和32QAM信号幅度的概率分布的假设。在求解16QAM和32QAM分类统计量l_m的总体均值和总体方差后，分别仿真出各个信噪比下均值和标准差的曲线，最后仿真得到16QAM信号分类器的性能。由仿真结果可得，当信噪比为18dB时，16QAM信号的平均成功识别概率达到90％。 (4)分析了一种基于强顽健性的谱特征的通信信号调制方式的自动识别方案，即通过提取信号的功率谱特征的调制识别算法。通过仿真得到该算法的性能，同时对实际采集到的数字信号BPSK和2FSK进行了仿真分析。研究表叫：该方法适用于复杂调制信号MPSK、MFSK、MSK等通信信号的自动识别，在未知载频、带宽及信噪比等先验信息的条件下，对不同滚降系数的信号，识别算法均可适用，并且在较低信噪比下仍具有很好的识别准确率。 (5)详细讨论了通过提取信号星座图特征的调制识别算法。首先介绍了基于星座图算法的基础，即星座图的恢复、星座图空间的聚类分析、基于星座图形状分类的最大似然准则，并且仿真得到参数估计误差(载频估计误差、码元速率估