调制信号识别

调制信号识别内容安排•定义及背景•识别过程介绍及方法分类•一些已提出的方法介绍背景及定义•调制信号识别是信号检测和信号解调之间的重要步骤，它的目的就是在没有其他先验知识的情况下，通过对接收信号的处理，判断出信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。其主要在两方面得到了应用：一方面是软件无线电系统，保证不同体制通信系统之间实现互通互联；二是电子战系统，为截获信息和选择最佳干扰样式提供依据。•调制方式是区别不同性质通信信号的一个重要特征。对于接收信号，要想正确解调，分析接收信号或者进行干扰，必须能够正确识别信号的调制方式，然后采取相应的解调方法或干扰方法。识别过程•调制识别问题实质上是一种典型的模式识别问题信号预处理特征提取分类识别调制信号•信号预处理部分的主要功能是为后续处理提供合适的数据；特征提取部分是从输入的信号序列中提取对调制识别有用的信息；分类识别部分的主要功能是判断信号调制类型的从属关系。信号预处理特征提取分类识别调制信号信号预处理•频率下变频、载频估计、同相正交分量分解等。•在多发射源环境中，隔离各个信号，保证一次只有一个信号进入后续的调制识别环节。特征提取•特征提取部分是从数据中提取信号的时域特征或变换域特征。时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的特征参数或其它统计参数。变换域特征包括功率谱、谱相关函数、时频分布及其它统计参数。分类识别•选择和确定合适的判决规则和分类器结构，主要采用决策树结构的分类器和神经网络结构的分类器。两种分类器•决策树分类器采用多级分类结构，每级结构根据一个或多个特征参数分辨出某类调制类型，再下一级结构又根据一个或多个特征参数，再分辨出某类调制类型，最终能对多种类型进行识别。这种分类器结构相对简单，实时性好，但需要事先确定判决门限，自适应性差，适合分类特征参数区分很好的信号识别。•神经网络分类器具有强大的模式识别能力，能够自动适应环境变化，较好处理复杂的非线性问题，而且具有较好的稳健性和潜在的容错性，可获得较高的识别率。识别方法分类•基于基本时域、频域和功率谱特征的方法•基于小波理论的方法•基于分形理论的方法•基于信号的星座图的方法•基于混沌理论的方法•基于复杂度理论的方法•基于人工神经网络的方法基于窗口平均频率算法的调制信号识别系统组成：信号截取与采样判断是否为噪声计算时频分布时频分布滤波特征识别否是算法思想：•用一个宽度为N的矩形窗去截取采集到的已离散化处理的信号x(n)，得到N点数据，对这N点数据进行离散傅里叶变换(DFT)得到这N点数据的频谱。•计算窗口内平均频率。•获得时频分布曲线。•滤除算法产生的交叉干扰。•该算法通过移动窗口来截取信号，并计算窗口内信号平均频率来获得信号的时频分布，具有算法简单、运算速度快的特点。•ASK、FSK、PSK等数字调制信号均为非平稳的随机信号，在时频分布上存在着差异，若采用移动窗口平均频率算法对数字调制信号进行时频分析，再根据信号时频分布的差异识别调制信号类型一方面可以显著提高系统的实时性；另一方面，由于对时频分布曲线进行了滤波处理，能够提高信号识别的抗干扰性能和识别精度。优点与不足•算法简单，速度快，宜运用于实时性要求较高的场合。•窗口宽度N与抽样频率对移动窗口平均频率算法的性能有较大的影响，若选择不合适，会产生一定的分析误差。如何合理选择N和抽样频率还有待进一步研究。•其仿真验证是是在二进制信号上进行，识别类型少，有很大局限性。基于短时分析的调制信号识别方法•该方法用短时分析提取数字调制信号在幅度、频率和相位随时间变化的特征，并利用这些特征对各种数字调制信号进行识别。在加性高斯白噪声条件下给出了相应的最佳阈值，并通过仿真研究了该识别方法的性能。•仿真结果表明该方法对噪声不敏感，在SNR为0dB时仍能获得90%以上的正确识别率。•文中提出的识别方法，能够对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号有效识别。特征提取•谱宽因子：用来来区分ASK信号和FSK，PSK及QAM信号。•短时频谱峰数：可以区分2FSK信号、4FSK和PSK及16QAM信号，对2FSK为2，对4FSK为4，而对PSK和16QAM信号为1。•短时相位峰数：反映了信号中的相位数。可区分BPSK、QPSK、8PSK和16QAM信号。在0~2π间，BPSK信号有2个峰，QPSK和16QAM有4个峰，而8PSK有8个峰。BWPPFNPPN•零中心归一化非弱信号段的标准偏差可区分PSK和QAM信号，设定适当门限加以识别。•零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差用来区分2ASK信号和4ASK信号，对2ASK，该值为0；对4ASK，该值不为0。2211ntntacncnaiaaiaaiaiCC221111cnNNaacniiaiaiNN识别流程数字调制信号识别BWBWPtPPFNPPNaaaataat2FSK4FSKBPSK8PSKQPSK16QAM4ASK2ASKNY=22=1=25=3,4,5YNYN方法总结•仿真结果中得出，在SNR从0~20dB整个范围内都有很高的识别率，也即本方法对噪声不敏感。仅当SNR=0dB时，由于瞬时幅度受噪声影响大，造成对2ASK和4ASK的识别率降低，但仍达到90%以上。而对其它调制方式的信号识别率都在97%以上。•该方法有很高的识别率和抗干扰能力，有较好的工程应用价值。基于决策理论的方法•文献针对2ASK、2FSK、2PSK、4ASK、4FSK、4PSK6种数字调制信号，提取了4个基于瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位统计特性的参数，采用决策树判别方法对其进行分类识别。特征参数•零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差：主要用于区分二、四进制的PSK信号(2PSK与4PSK)。•基于信号瞬时幅度的统计参数A为取样点数，为瞬时幅度。ap11sNiAaiNsNai参数A主要用来区分是MASK信号还是MFSK或MPSK信号。对MASK信号，A不为0；对MFSK，A为0；对MPSK，A接近0。参数A还可以用来进一步区分是2ASK信号还是4ASK信号。•基于瞬时频率的统计参数F242FEfiEfi是信号的瞬时频率。对FSK信号，F值较小；对PSK信号，F值较大。•瞬时频率平方的均值该值可以用来区分2FSK信号和4FSK信号。因为对2FSK信号，它的瞬时频率只有2个值，而对4FSK信号，其瞬时频率有4个值，故4FSK的该特征值比2FSK的要大。fi2f221sNfsifiN分类识别1AtA2FSK4FSK2PSK4PSK4ASK2ASK数字调制信号识别FtF2AtA22fftapaptNYYNYYNYNN仿真验证结论•在时，识别正确率可达到99%以上，且当时，识别正确率达到100%。本算法不但在低信噪比条件下识别正确率高，而且在进行识别的过程中，用到的特征参数较少。•但是，文中的算法只适用于在基带数字信号中。5SNRdB20SNRdB基于信号时域瞬时统计特性的一种通用识别方法•基本思想：在AWGN信道下，通过分析信号时域特征和频域功率谱特征，并结合前人的研究成果，给出一组性能稳健的、具有高识别率的特征参数。利用这些参数先进行调制信号四种基本调制类型的分类，再利用具体算法进行调制阶数的识别。特征提取•归一化瞬时幅度功率谱密度最大值其中N为样点数，为中心归一化瞬时幅度，。max2maxmaxa=cnFFTiNcnai1cnaiaEai该特征参数能够充分反映调制信号的幅度变化，可以用该参数来区分开ASK/QAM和FSK/PSK调制信号。判决门限：，可区分ASK/QAM和FSK/PSK调制信号。•归一化中心瞬时频率的四阶矩紧致性是归一化中心瞬时频率，为信号的瞬时频率，该参数反映瞬时频率变化的特征量，可用来区分FSK和PSK调制信号并辅助进行MFSK调制阶数M的识别。max5dB42f44222nfnEftEftnftft•归一化中心信号的四阶矩紧致性其中是归一化中心信号，该参数可将ASK、QAM和FSK/PSK三者分开。42s44222nsnEstEstnstmaxnststst信号识别•MFSK识别MFSK信号的功率谱必有M个谱峰，只要得到其功率谱在上的谱峰个数n，就能实现MFSK信号调制阶数的识别。对频率个数敏感，可用于调制阶数的识别。•MASK和MQAM识别经过大类判别后，MASK和MQAM已经被完全分开，这两种调制模式的时域特征比较明显，即就L个码元时隙而言，有M种振幅，故采用振幅种类个数来区别各自的调制阶数。02sf，42f•MPSK识别对BPSK和QPSK来说，选择A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出的特征参数能将二者很好的分开。2211nanaapNLNLaitaitiiCC识别流程图DatainMPSKrecognitionalgotithmsMQAMrecognitionalgotithmsMFSKrecognitionalgotithmsMASKrecognitionalgotithmsmax5dB425f42255sNoYesYesNoYesNo2FSK4FSK8FSKBPSKQPSK8PSK2ASK4ASK8ASK4QAM16QAM验证结论•文中提出的识别方案，利用提出的新参数和已知参数、对调制信号进行调制大类识别，在信噪比不低于5dB时，正确识别率达到96%。•特点：流程简单，运算量小42smax42f基于小波变换的数字信号调制识别方法•该文介绍了一种基于小波分类特征的数字调制信号的识别方法，创新之处在于同时应用了连续小波变换和多层小波分解两种方法提取信号的特征，并且对于不同调制信号采用了不同的分类特征。算法实现时不需要进行码元周期估计以及同步时间估计，从而使分类器的设计变得简单，判决准则简化，提高了运算速度和识别率。•小波变换是一种时间—尺度分析方法，具有多分辨分析的特点，并且在时频域都具有表征信号局部特征的能力。•小波变换主要用于信号特征的提取，然后结合神经网络或分形作为分类器，实现信号的调制识别。特征提取•小波变换主要采取两种方法提取信号的特征：一是采用多分辨分析，对调制信号进行多层小波分解，提取信号在各个频率段的特征向量；另一种方法是利用连续小波变换的模极大值(|CWT|)，提取信号的奇异点特征。本文中同时应用了这两种特征的提取方法，MFSK信号包含多种频率分量，因此应用多层小波分解提取特征向量；MPSK信号的信息包含在相位里，由于相位的突变造成了信号的奇异性，因此利用信号连续小波变换的模极大值提取特征。•多层小波分解提取分类特征对信号的低频部分做进一步分解，而高频部分则不予以考虑。如下是一个3层分解图：多层分解只对低频空间做进一步的分解，随着分解层数的增加，频率的分辨率变得越来越高，因此当信号具有不同的频率成分时，可以通过多层小波分解提取信号的分类特征。•小波分析用于信号奇异性检测信号的突变点意味着信号的不连续性，可能是调幅信号的幅度突变引起的，也可能是调相信号的相位突变引起的，因此信号中的奇异点及不规则的突变部分通常携带重要的信息。识别算法WaveletdecompositiontoextractthefeaturevectorsStatisticalanalysisofthehistogramGettheofsThevarianceOfthesignalamplitudeIsMFSK？BFSKQFSK8FSK4QAM8QAM16QAMCWTBPSKQPSK8