基于顺序统计量的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106357574A(43)申请公布日2017.01.25(21)申请号201610852400.4(22)申请日2016.09.26(71)申请人金陵科技学院地址211169江苏省南京市江宁区弘景大道99号(72)发明人杨莉胡国兵姜志鹏单峡张静静邓全道徐小阳(74)专利代理机构南京钟山专利代理有限公司32252代理人戴朝荣(51)Int.Cl.H04L27/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称基于顺序统计量的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法(57)摘要本发明提供了一种基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法。所述基于顺序统计量的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法包括如下步骤：a、接收观测信号，并设定观测信号为x(n)，将所述观测信号x(n)作平方运算后进行DFT变换；b、将x2(n)频谱模值去除最大值后，得到修正频谱，并将所述修正频谱的最大值作为识别特征量；c、根据CFAR准则确定判决门限，并将所述识别特征值与所述判决门限进行对比：如果所述识别特征值大于所述判决门限，则判定所述观测信号为QPSK信号；如果所述识别特征值小于所述判决门限，则判定所述观测信号为BPSK信号。本发明的有益效果在于：所述基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法可在无信号参数及噪声方差信息的条件下，有效完成对BPSK/QPSK信号盲识别。CN106357574ACN106357574A权利要求书1/1页1.一种基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法，其特征在于：包括如下步骤：a、接收观测信号，并设定所述观测信号为x(n)，将所述观测信号x(n)作平方运算后进行DFT变换；b、将x2(n)频谱模值去除最大值后，得到修正频谱，并将所述修正频谱的最大值作为识别特征量；c、根据CFAR准则确定判决门限，并将所述识别特征值与所述判决门限进行对比：如果所述识别特征值大于所述判决门限，则判定所述观测信号为QPSK信号；如果所述识别特征值小于所述判决门限，则判定所述观测信号为BPSK信号。2.根据权利要求1所述的基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法，其特征在于：步骤b中修正频谱的计算具体包括如下步骤：(1)信号平方求频谱并取模：其中，y(n)＝x2(n)，N为信号x(n)的样本长度。(2)计算Y(k)的最大值对应的位置k0：(3)计算所述修正频谱R(k)：将Y(k)的最大值位置k0对应的谱线置0，而其他各点的值保留不变，得到所述修正频谱R(k)，即：(4)提取识别特征值：定义所述识别特征量为：3.根据权利要求1所述的基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法，其特征在于：步骤c中所述判决门限的计算公式如下：其中，Pfa为虚警概率，是所述修正频谱的方差。4.根据权利要求3所述的基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法，其特征在于：在步骤a中，设定所述观测信号为x(n)：x(n)＝s(n)+w(n)＝Aexp(j[φ(n)])+w(n)其中，s(n)为信号部分，A为信号幅度，φ(n)为信号的相位函数；w(n)为噪声部分，设为零均值高斯白噪声；实部与虚部独立，方差为且与信号s(n)互不相关。2CN106357574A说明书1/5页基于顺序统计量的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法技术领域[0001]本发明属于雷达及通信处理领域，具体地涉及一种基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法。背景技术[0002]信号的调制方式识别广泛应用于民用和军事领域，位于信号检测与解调中间，信号调制方式的正确识别，直接影响后续环节的性能。在雷达侦察中，根据接收到的未知信号提取相应的调制特征并判断出调制方式，有利于提高后续参数估计等方面的性能。目前BPSK/QPSK信号识别的方法主要有：延时自相关法、时频法、分形维数度量法、小波变换法等。延时自相关法利用的是调制信号延时自相关后波形的差异性。时频法利用的是调制信号的时间域内的特征。分形维数度量法利用的是分形维数度量信号波形的差异性。小波变换法利用的是提取调制信号的小波系数等特征。这些方法存在计算量大，且受信号参数变化影响较大等缺点。[0003]因此，有必要提出一种利用BPSK/QPSK平方后的频谱最大值分布特征差异来进行调制识别的基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法。发明内容[0004]本发明的目的在于提供一种利用BPSK/QPSK平方后的频谱最大值分布特征差异来进行调制识别的基于顺序统计量特征的BPSK/QPSK信号调制盲识别方法。[0005]本发明的技术方案如下：一种基于顺序统计量特征的BPS