基于模块化射频仪器的调制信号识别算法研究与系统实现

作     者：姜坤 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：裴文江

授予年度：2015年

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学] 

主      题：调制识别 模拟调制 数字调制 高阶累积量 PXIe模块化仪器 

摘      要：调制识别是信号接收检测和信号解调之间的环节,它在电子对抗和民用无线电等领域有很多应用。现有的调制识别技术在识别范围、识别性能或者系统实现上还有所不足,调制识别的研究有着重要意义。本文研究了调制识别的算法并在PXIe模块化仪器平台上对识别算法做了实现,本文的主要工作内容如下：介绍了对各种调制信号的原理,分析了它们在时域或者频域上的不同,在此基础上,研究了模拟调制信号的调制识别算法,给出了识别的流程。然后研究了决策树和支持向量机的原理,分别设计了决策树分类器和支持向量机分类器,并完成AM、FM、DSB、LSB和USB信号的识别仿真,仿真结果表明信噪比在lOdB以上时,五种调制信号的正确识别率在95%以上。研究了数字调制信号的识别算法,包括瞬时特征提取,聚类算法和高阶累积量算法。首先研究了瞬时特征提取法,构造了瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率相关的特征量,在信噪比为lOdB的环境下,识别了2ASK,4ASK,BPSK, QPSK,2FSK和4FSK信号,正确识别率高于90%。针对这种算法不能识别MQAM信号的问题,本文接下来研究了减法聚类算法的原理,并采用减法聚类做调制信号识别,根据聚类分析的结果分别识别了MQAM, MPSK和MASK信号,其中MQAM信号在信噪比为20dB时,正确识别率在90%以上,MPSK信号在信噪比为lOdB时,正确识别率在95%以上,而MASK信号在信噪比为15dB时,正确识别率在95%以上。针对瞬时特征提取方法和聚类算法识别范围较小的问题,本文研究了高阶累积量算法,基于四阶和六阶累积量,在信噪比较低的情况下,识别出了多种数字调制信号。同时,也给出了OFDM和单载波信号之间的识别算法和仿真结果,结果表明高阶累积量算法在信噪比为8dB时,对4ASK, BPSK, QPSK,2FSK,16QAM,32QAM, OFDM等信号的正确识别率达到90%以上。研究了NI PXIe模块化仪器平台的调制识别系统实现,介绍了使用的软件和硬件,给出了系统架构图。研究了调制识别用到的方法,设计了调制识别系统的前面板和程序框图,并利用调制识别系统对调制信号做了识别,结果表明调制识别系统对4ASK,BPSK, QPSK,2FSK,16QAM，32QAM等信号的正确识别率在90%以上。最后,对本文的工作做了总结和展望。