吳 濤,狄旻珉,黃國策
(空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院,陜西西安 710077)
調(diào)制識別指通過對接收信號的統(tǒng)計(jì)特征分析以判別信號的調(diào)制樣式,調(diào)制識別具有很高的應(yīng)用價(jià)值。調(diào)制識別算法主要分為基于決策理論的最大似然假設(shè)檢驗(yàn)方法和基于模式識別的方法[1-2]。前者對模型失配很敏感且計(jì)算復(fù)雜度高,而后者運(yùn)算簡單?;谀J阶R別的方法包含特征提取和分類兩部分,其中特征提取有基于瞬時(shí)信號參數(shù)[3]、基于傅里葉變換[4]、基于小波變換[5]、基于高階統(tǒng)計(jì)量和循環(huán)統(tǒng)計(jì)量[6-7]等多種特征。模式識別的分類器也應(yīng)用到調(diào)制識別,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]、支持向量機(jī)[5]和決策樹[9]等。在目前關(guān)于多進(jìn)制相移鍵控(MPSK)信號的調(diào)制識別算法中分類QPSK和8PSK信號的文獻(xiàn)較少,而且很少考慮頻偏的影響。
文中利用廣泛應(yīng)用于調(diào)制識別的循環(huán)統(tǒng)計(jì)量提出針對MPSK信號的調(diào)制識別算法,該算法主要解決了頻偏對算法性能的影響。
單載波調(diào)制一般通過基帶信號改變載波的幅度、頻率和相位來實(shí)現(xiàn)。在高斯白噪聲(AWGN)信道下接收信號的復(fù)數(shù)域基帶信號可以表示為:
(1)
式中:α為接收信號幅度;T為符號周期;ε為時(shí)延偏差;Δfc為載頻偏差;θ為相位偏差;s(i)為信號星座;p(t)為脈沖成形函數(shù);ω(t)為高斯白噪聲,且ω(t)與s(i)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立。
當(dāng)s(i)表示MPSK信號時(shí),其復(fù)域表達(dá)式為s(i)=ejθi,i=1,2,…M.其中θi在[0,2π]之間等間距分布。
(2)
γ=k/T+(n-2q)Δfc
(3)
式中:k為整數(shù);β=k/T;cs,n,q是信號星座的累積量;(*)u代表取共軛運(yùn)算。
循環(huán)累積量和循環(huán)矩的轉(zhuǎn)換關(guān)系表示如下:
(4)
式中:n表示階數(shù);Ip={1,…,p};集合I表示滿足∪Ip=I條件的無交連非空集合Ip的無序組合;q表示Ip中元素個(gè)數(shù);αp和np分別表示Ip中第p項(xiàng)的循環(huán)頻率和階數(shù);循環(huán)頻率β和α的關(guān)系為β=α1+…+αq.
由式(2)、式(3)知,當(dāng)k=0且q=n/2時(shí),接收信號的循環(huán)累積量與載頻偏差Δfc、相位偏差θ無關(guān)。當(dāng)k=0且q≠n/2時(shí),接收信號的循環(huán)累積量與載頻偏差Δfc有關(guān)。當(dāng)n≥3,由于高斯隨機(jī)變量的高于三階的循環(huán)累積量為零,因此對式(2)取??梢缘玫窖h(huán)累積量與時(shí)延偏差ε也無關(guān)。
表1是MPSK信號星座的累積量。當(dāng)q=n/2時(shí),可以看到cs,2,1不能區(qū)分BPSK、QPSK和8PSK信號;cs,4,2和cs,6,3只能區(qū)分BPSK和QPSK/8PSK,不能區(qū)分QPSK和8PSK;cs,8,4可以區(qū)分BPSK和QPSK/8PSK信號。由于cs,8,4易受噪聲的干擾且-33和-34很接近,因此cs,8,4對QPSK和8PSK信號的分類能力受限。當(dāng)q≠n/2時(shí),可以看到,雖然cs,2,0受載頻偏差和時(shí)延偏差的影響,但BPSK的cs,2,0=1,QPSK和8PSK的cs,2,0=0,該特征對于兩類信號的區(qū)分十分明顯。QPSK的cs,4,0=1,8PSK的cs,4,0=0,cs,4,0對于QPSK和8PSK的區(qū)分也十分明顯,且該特征不受時(shí)延偏差的影響。另外,cs,6,0和cs,8,0也具有分類信號的能力,但其比cs,2,0和更易受噪聲的影響。由式(4)知
表1 MPSK的累積量
圖1 BPSK信號的與γ的關(guān)系
(5)
式中Ω表示待定頻率集合,該集合通過對載頻估計(jì)誤差區(qū)間離散化得到。
隨機(jī)頻偏估計(jì)(Random Frequency Offset Estimation,RFOE)算法是針對式(7)作出的簡化,其步驟如下:
步驟3:若N>TN(N和TN分別是已搜索數(shù)和其最大值),檢測失敗,否則從Ω中去除頻率β后轉(zhuǎn)步驟1;
步驟4:在當(dāng)前頻率β鄰域Ωβ內(nèi)利用式(7)得到頻偏估計(jì),其中Ωβ所含頻率較少。
(6)
式中NΩ表示Ω中頻率數(shù)。
ΤΝ的估計(jì)值可以表示為:
(7)
式中δ為允許的漏檢概率。
第i次查找成功的概率為:
(8)
則平均查找次數(shù)為:
(9)
檢測率表示為平均檢測次數(shù)與頻率數(shù)NΩ的比值:
(10)
可以驗(yàn)證,當(dāng)NΩ或頻率數(shù)k較大時(shí),η與ΝΩ無關(guān)。圖2是檢測率η和頻率數(shù)k的關(guān)系曲線圖。從圖2可見,當(dāng)k≥5時(shí)檢測率逐漸趨于平緩,而當(dāng)k<5時(shí),檢測率η隨著k的減小顯著增大。
圖2 檢測率η與頻率數(shù)k的關(guān)系
利用RFOE算法也可以直接分類2種信號,將RFOE算法步驟3和步驟4修改為:
步驟3:若N>TN,輸出信號2,否則從Ω中去除頻率β后轉(zhuǎn)步驟1;
步驟4:輸出信號1。
步驟1:使用RFOE-2檢測信號,若輸出為信號1,則信號為BPSK,算法結(jié)束,否則轉(zhuǎn)步驟2;
步驟2:使用RFOE-4檢測信號,若輸出為信號1,則信號為QPSK,否則為8PSK,算法結(jié)束。
仿真實(shí)驗(yàn)分別對Φ1={BPSK,QPSK/8PSK}和Φ2={QPSK,8PSK}兩類信號,主要原因?yàn)椋汉芏辔墨I(xiàn)只考慮BPSK和QPSK,或者不考慮頻偏;文中算法對BPSK和QPSK/8PSK信號的分類能力遠(yuǎn)高于其對QPSK和8PSK信號的分類能力。參考算法以文獻(xiàn)[11]算法為例。除特別指出外,仿真參數(shù)分別為:采樣率為符號率的8倍;脈沖成形濾波器為根升余弦成形濾波器(滾降系數(shù)為0.35);時(shí)延偏差ε取[0,1]之間的隨機(jī)值;相位偏差θ取[0,2π]之間的隨機(jī)值;采樣數(shù)據(jù)中符號數(shù)N=1 000。
圖3是文中算法和文獻(xiàn)算法平均識別率與歸一化載波頻偏ΔfcT的關(guān)系曲線圖。其中SNR=-1 dB.可以看出,文中算法分類BPSK和QPSK時(shí)平均識別率始終保持100%,不隨ΔfcT的變化而變化;文獻(xiàn)算法的平均識別率在ΔfcT=10-3時(shí)急劇下降,在ΔfcT<5×10-4時(shí)保持穩(wěn)定。在分類QPSK和8PSK信號時(shí),文中算法隨著ΔfcT的變化而略有起伏,但總體保持恒定,對ΔfcT體現(xiàn)了較好的魯棒性,而文獻(xiàn)算法平均識別率在ΔfcT>10-4時(shí)急劇下降,對ΔfcT比較敏感。
圖3 平均識別率與ΔfcT的關(guān)系
圖4是文中算法和文獻(xiàn)算法對{BPSK,QPSK/8PSK}信號的平均識別率與SNR的關(guān)系曲線圖。其中,載頻偏差Δfc=0,文獻(xiàn)算法N=1 000和N=100 000,文中算法N=1 000??梢钥吹轿闹兴惴ㄔ赟NR=-11 dB時(shí)對BPSK和QPSK的平均識別率達(dá)到100%;而文獻(xiàn)算法在SNR=-2 dB時(shí)才達(dá)到100%。文中算法性能比文獻(xiàn)算法高出9 dB.另外,當(dāng)符號數(shù)為100 000時(shí),文獻(xiàn)算法在SNR=-8 dB時(shí)平均識別率達(dá)到100%,但這一結(jié)果仍低于文中算法符號數(shù)取1 000時(shí)所達(dá)到的結(jié)果。這種現(xiàn)象的主要原因是四階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量比二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量對噪聲更敏感。
圖4 BPSK和QPSK/8PSK信號的平均識別率與SNR的關(guān)系
圖5是文中算法和文獻(xiàn)算法對{QPSK,8PSK}信號的平均識別率與SNR的關(guān)系曲線圖。其中,載頻偏差分別取ΔfcT=10-5和ΔfcT=10-4??梢钥闯觯讦cT=10-5和ΔfcT=10-4兩種情況下,文中算法的平均識別率均高于文獻(xiàn)算法。當(dāng)載頻偏差較小時(shí),兩種算法的平均識別率接近,但當(dāng)載頻偏差較大時(shí),文獻(xiàn)算法平均識別率急劇下降。
圖5 QPSK和8PSK信號的平均識別率與SNR的關(guān)系
文中研究了BPSK、QPSK和8PSK信號存在載波頻偏時(shí)的調(diào)制識別問題,提出了一種聯(lián)合頻偏估計(jì)與循環(huán)矩的調(diào)制識別算法。理論分析和仿真結(jié)果表明文中算法對載波頻偏具有較強(qiáng)魯棒性的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了低SNR條件下BPSK和QPSK/8PSK信號的分類。
參考文獻(xiàn):
[1] XU J L,SU W,ZHOU M. Likelihood-ratio approaches to automatic modulation classification.IEEE Trans.,2011,41(4):455-469.
[2] DOBRE O A,ABDI A,BAR-NESS Y,et al.Survey of automatic modulation classification techniques:classical approaches and new trends.Commun.,IET,2007,1(2):137-156.
[3] POPOOLA J J,VAN OLST R.A novel modulation-sensing method.Vehicular Technology Magazine,IEEE,2011,6(3):60-69.
[4] GUAN H B,YE C Z,LI X Y.Modulation classification based on spectrogram.Machine Learning and Cybernetics.Proceedings of 2004 International Conference on IEEE,2004,6:3551-3556.
[5] PARK C S,CHOI J H,NAH S P,et al.Automatic modulation recognition of digital signals using wavelet features and SVM.Advanced Communication Technology.10th International Conference on IEEE,2008,1:387-390.
[6] GANG H,Jiandong L,Donghua L.Study of modulation recognition based on HOCs and SVM.Vehicular Technology Conference.IEEE 59th,2004,2:898-902.
[7] DOBRE O A,ONER M,RAJAN S,et al.Cyclostationarity based robust algorithms for QAM signal identification.IEEE Commun,2012:12-15.
[8] XU Y,GE L,WANG B.Digital modulation recognition method based on self-organizing map neural networks.WiCOM’08.4th International Conference on IEEE,2008:1-4.
[9] YUAN J,Zhao-Yang Z,Pei-Liang Q.Modulation classification of communication signals.Military Communications Conference.IEEE,2004,3:1470-1476.
[10] DOBRE O A,ABDI A,BAR-NESS Y,et al.Cyclostationarity-based modulation classification of linear digital modulations in flat fading channels.Kluwer Wireless Personal Commun.,2010,54:699-720.
[11] 陳衛(wèi)東,楊紹全.基于循環(huán)累量不變量的MPSK信號調(diào)制識別算法.電子與信息學(xué)報(bào),2003,25(3):320-325.