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基于决策理论的数字调制信号识别发布时间:2006年10月31日点击次数:292来源:电子设计应用作者:张鸣韦惠民闫红梅张军摘要：由于多调制的存在对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是首先要确定该信号的调制样式因此信号调制样式的自动识别是软件无线电接收机中必须具备的功能之一。文中研究了6种常用数字调制信号识别的特征参数集并采用决策树判别方法进行分类识别。仿真结果表明在SNR≥5dB时识别正确率在99%以上且当SNR≥20dB时识别正确率达到100%。其特点是算法简单识别正确率高达到了自动分类识别的目的并有利于实现识别的实时化。关键词：数字调制识别;瞬时信息;特征参数;决策树引言随着近代通信技术的进步和各种调制方式的变化发展在如今多频段、多功能、多体制的通信条件下对于一个通信信号进行接收解调的前提条件是识别该信号的调制样式及其参数。目前通信信号调制识别方法多种多样但调制识别问题实际上是一种典型的模式识别问题其一般过程如图1所示。图1一般调制识别过程的结构框图调制识别过程包括3个部分：信号预处理部分为后续处理提供合适的数据;特征提取部分从数据中提取信号的时域特征或变换域特征;分类识别部分判断信号调制类型的从属关系即选择和确定合适的判决规则和分类器。文中在特征提取部分针对2ASK2FSK2PSK4ASK4FSK4PSK6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即参数A、参数F、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σap和瞬时频率平方的均值σf2。在分类识别部分采用算法简单、计算量小、易于编程、实时性好的决策树判断方法。特征参数集在4个特征参数中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σap主要用于区分二、四进制的PSK信号。其余3个特征参数分析如下。参数A参数A是基于信号瞬时幅度的统计参数由(1)式定义式中Ns为取样点数;a(i)为瞬时幅度。参数A主要用来区分是MASK信号还是MFSK或MPSK信号。因为对于MASK信号其包络是不恒定的即瞬时幅度不为常数参数A也就不为零;而对于MFSK信号其包络恒定瞬时幅度为常数参数A为零;对于MPSK信号虽然受信道带宽的限制在相位变化时刻会产生幅度突变但其参数A接近零。所以通过选择合适的门限t1(A)就可以将MASK信号与MFSK或MPSK信号加以区分。参数A还可以用来进一步区分是2ASK信号还是4ASK信号。通过设置适当的门限t2(A)就可以实对二、四进制的ASK信号的区分。参数F参数F是基于瞬时频率的统计参数由(2)式定义式中f(i)是信号的瞬时频率。因为对FSK信号其瞬时频率只有2个或4个值其紧致性较差即参数F值较小;而对PSK信号其瞬时频率具有较高的紧致性即参数F值较大所以可以通过设置适当的门限t(F)来判别是FSK信号还是PSK信号。瞬时频率平方的均值σf2瞬时频率平方的均值可以用来区分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个值因此2FSK信号瞬时频率平方的均值小于4FSK信号瞬时频率平方的均值。通过设置适当的门限可判断是2FSK信号还是4FSK信号。分类识别决策树识别根据上述4个特征参数首先用参数A将6种调制信号分为(2ASK)(4ASK)和(2FSK4FSK2PSK4PSK)3类;其次用参数F将2FSK4FSK2PSK4PSK信号分为(2FSK4FSK)和(2PSK4PSK)两类;最后用σf2区分FSK信号和4FSK信号用σap区分2PSK信号和4PSK信号。决策树识别分类如图2所示。特征门限值的确定对基于决策理论的调制识别算法每个特征参数都是用来区分两个信号子集AB的且判决规则为A>t(x)<B即当信号特征值x大于门限值t(x)时判为A子集中的信号;当x小于门限值t(x)时则判为B子集中的信号。选择t(x)的最佳门限值的准则是使下面的平均概率最大(趋近于1)图2数字调制信号的自动识别流程式中P[A(topt(x))/A]为在已知是A子集中的信号的条件下用门限topt(x)判决是A子集的正确概率;P[B(topt(x))/B]为在已知是B子集中的信号的条件下用门限topt(x)判决是B子集正确概率。仿真结果本系统仿真考虑2ASK4ASK2FSK4FSK2PSK4PSK共6种调制类型在Matlab6.1仿真环境下完成。仿真过程包括：调用MatlaB工具箱中的调制解调专用函数产生所需要的调制信号提取特征参数测试决策树识别正确率。上述4个特征参数随信噪比的变化如图3所示。图3特征参数随信噪比的变化(a)参数A(b)参数F(c)参数σf2(d)参数σap仿真试验中假设载