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面向MQAM信号图域调制识别方法研究与实现

面向MQAM信号图域调制识别方法研究与实现

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作者：罗杰电子科技大学

学位级别：硕士

自动调制分类(Automatic Modulation Classification,AMC)可以自动识别待检测信号的调制类型,信号的调制类型是通信信号的重要信息,因此调制识别是通信信号处理领域内的重要一环。在如电子战、认知无线电、频谱监测、机载车载通信等实... 详细信息

自动调制分类(Automatic Modulation Classification,AMC)可以自动识别待检测信号的调制类型,信号的调制类型是通信信号的重要信息,因此调制识别是通信信号处理领域内的重要一环。在如电子战、认知无线电、频谱监测、机载车载通信等实际应用中,AMC分类器是担任重要任务的智能接收器,这些应用普遍追求更高的频谱效率和容错率,而M-QAM调制方式的通信信号正好满足了这一需求。但是,对M-QAM调制方式的通信信号的使用也面临着技术挑战。主要体现在MQAM信号的循环谱特征相似,且随着阶数的增加,高阶MQAM信号累积量间的差异变小,其特征变得非常难以区分。这使得信号接收机识别MQAM调制阶数使用常规手段实现类內AMC成为一个具有挑战性的难题。本文根据近几年来提出的图域数字信号处理(Digital Signals Processing on Graphs,DSP)理论,展开对MQAM调制类型通信信号类内识别及其算法实现的研究,制定了新算法从仿真验证到算法实现的技术路线。主要研究内容和技术路线分为三部分。1.根据DSP理论,结合MQAM通信系统的数学模型,对MQAM信号的星座图展开关于星座变换(Constellation Transformation,CT)处理方法的研究。分析将星座图形信息及其特征转换到图域映射,把图域映射搬移到邻接矩阵中,以便保留信号的特征并简化识别的计算量。2.研究MQAM信号产生的邻接矩阵的特征提取方法和统一特征选取标准。建立理想道条件下的训练信号特征集合,使用多维向量夹角作为测试信号特征集合元素的判决标准。进行实验仿真,分析不同信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)环境下各阶数MQAM信号的识别率。同时,在不同程度频偏和相偏的接收条件下,研究基于CT的识别方法的识别性能,考量其鲁棒性。3.搭建实际环境下的通信系统,在接收端得到MQAM信号的星座图,并以CT为识别理论算法,利用计算机实现对来自通信系统基带数据的实时性识别,并计算实际通信环境下的识别率。在识别性能方面,在低信噪比环境下基于CT的识别方法比已有的调制识别法有明显的性能提升效果。同时,在频偏和相偏存在的环境下,CT识别法对绝大多数类型MQAM信号的识别有很强的鲁棒性。在实际通信系统中,实验验证表明该识别算法可以用于实时识别,且具备与仿真结果相近的识别性能。

关键词：自动调制分类星座变换图域数字信号处理计算机实现

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Alpha稳定分布噪声下的通信信号图域调制识别算法研究

Alpha稳定分布噪声下的通信信号图域调制识别算法研究

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作者：刘冠男电子科技大学

学位级别：硕士

自动调制分类(Automatic modulation classification,AMC)是在没有先验信息的情况下对接收信号的调制类型进行判别,是信号检测和解调之间不可缺少的复杂机制,广泛应用于军事和民用通信领域,如认知无线电、自适应调制和编码、频谱监视和... 详细信息

自动调制分类(Automatic modulation classification,AMC)是在没有先验信息的情况下对接收信号的调制类型进行判别,是信号检测和解调之间不可缺少的复杂机制,广泛应用于军事和民用通信领域,如认知无线电、自适应调制和编码、频谱监视和电子战系统等。在实际通信场景中,由于各种自然源和人为源噪声的存在,使得加性噪声在统计意义上往往表现出脉冲特性,可以建模为Alpha稳定分布噪声。这使得应用在高斯噪声中的传统AMC算法在Alpha稳定分布噪声环境时,性能出现明显恶化。本论文在Alpha稳定分布噪声的背景下,研究并提出了一种新的基于广义二阶循环谱的图域自动调制分类算法。算法的内容主要包括以下几个方面:1.计算被Alpha稳定分布噪声污染的接收信号的广义二阶循环谱,对信号的广义二阶循环谱建立图域映射,转换到图域上,提取相应图的邻接矩阵,作为提取图域特征的基础。2.提出一种新的图域特征自动构建算法。根据由图表示的广义二阶循环谱邻接矩阵中非零项的KL散度(Kullback-Leibler divergence)值来构建相应的图域特征。利用归一化的汉明距离(Normalized Hamming Distance,NHD)比较测试信号特征序列与训练信号特征序列的差异,实现数字调制信号的自动分类。3.仿真验证了所提出的AMC算法的优越性。在不同的试验条件下,通过仿真研究了采样点数、定时和频率偏移对所提出算法的影响。推导本文提出的算法所需要的计算复杂度。算法的仿真结果表明,当采用循环平稳理论时,本论文提出的分类方法比现有的分类方法具有更好的分类精度。虽然输入信号的定时误差和频率偏移对算法的性能有潜在的不利影响,但是该算法提出了一种系统的特征选择方案,能够选择最容易识别的特征,为自动调制分类技术提供了一种有前途的解决方案。

关键词：自动调制分类 Alpha稳定分布噪声广义二阶循环谱图域数字信号处理 KL散度

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基于循环平稳性的多制式宽带通信信号识别算法研究

基于循环平稳性的多制式宽带通信信号识别算法研究

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作者：冯国玉电子科技大学

学位级别：硕士

通信信号调制方式是通信信号接收处理和承载信息提取的重要依据。在认知无线电、车载通信、空间电磁频谱监测、军用通信和电子对抗等应用领域中,都需要对未知信号进行感知和识别。接收机对接收到的一个或多个未知信号的处理除了信号检... 详细信息

通信信号调制方式是通信信号接收处理和承载信息提取的重要依据。在认知无线电、车载通信、空间电磁频谱监测、军用通信和电子对抗等应用领域中,都需要对未知信号进行感知和识别。接收机对接收到的一个或多个未知信号的处理除了信号检测、多域分析和参数估计等基本内容外,还必须通过调制识别判断信号调制类型,在此基础上加载对应的解调处理算法完成信号解调和传输信息的提取,进而实现其他任务。因此,调制识别是未知信息感知和获取中不可或缺的核心技术。本论文结合全新的图域数字信号处理(Digital Signal Processing on Graphs,DSP)理论,对宽带通信信号调制识别理论和方法进行研究。主要研究内容为基于循环平稳理论和DSP的通信信号调制方式识别理论和方法:1.根据通信信号循环谱的特性,研究并设计通信信号的图域映射与转换方法,图域映射的依据是循环谱矩阵的每个循环频率;2.根据图域映射与转换方法提取出的图,研究并设计相应的图域特征提取方法和图域分类器。首先提取训练信号和测试信号图集的邻接矩阵的特性,然后采用计算汉明距离实现图域分类器的设计;3.由于从理论上依据循环谱不能实现MPSK/MQAM信号的区分,因而,研究并设计了基于四阶循环累积量和DSP的MPSK/MQAM信号的识别方案,其中进行图域映射时需要将四阶循环累积量降维到二维矩阵,MQAM信号的类内识别是采用四阶累积量实现的。最后,本文对提出的基于循环谱和DSP的通信信号调制识别算法进行了仿真,同时和已存在的算法进行了对比,并详细分析了频偏和定时误差对提出算法性能的影响,详细推导分析了本文算法和已存在算法的计算复杂度。仿真表明提出的算法识别性能大大提升,虽然识别性能受频偏和定时误差的影响较大,但该算法的时间复杂度较低。在此基础上,对基于四阶循环累积量和DSP的MPSK/MQAM信号识别算法性能进行了仿真,仿真表明在MPSK/MQAM信号的识别中8PSK信号识别性能非常好。

关键词：循环平稳循环谱高阶循环累积量图域数字信号处理信号识别

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