費(fèi)聿寧

本文基于LabVIEW的信號(hào)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)，應(yīng)用分類識(shí)別中，研究調(diào)制信號(hào)的特征參數(shù)提取技術(shù)，結(jié)合參數(shù)特征，提出基于決策樹的方法識(shí)別調(diào)制信號(hào)，且性能良好，并在LabVIEW環(huán)境良好應(yīng)用調(diào)制信號(hào)識(shí)別技術(shù)。

【關(guān)鍵詞】LabVIEW 特征提取 調(diào)制識(shí)別

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，通信環(huán)境日益復(fù)雜，其中調(diào)制通信信號(hào)的方式多種多樣，但調(diào)制參數(shù)不盡相同，人們想要監(jiān)管和辨別這些信號(hào)，于是，信號(hào)調(diào)制識(shí)別應(yīng)運(yùn)而生。信號(hào)調(diào)制識(shí)別在通信中能獲得廣泛的認(rèn)可，主要用于集中在宇宙探索、衛(wèi)星通信、頻譜監(jiān)測(cè)、軍事電子對(duì)抗等領(lǐng)域。研究的關(guān)鍵是選取分類特征參數(shù)的和設(shè)計(jì)識(shí)別分類器?；诖?，本文主要完成基于LabVIEW軟件平臺(tái)的調(diào)制識(shí)別算法研究并給予實(shí)踐和驗(yàn)證。

1 LabVIEW實(shí)現(xiàn)常見通信信號(hào)的調(diào)制

1.1 模擬信號(hào)調(diào)制仿真

模擬信號(hào)的調(diào)制方式可以按照調(diào)制器頻譜實(shí)際變化程度分為線性調(diào)制和非線性調(diào)制特性。線性調(diào)制是指輸出已調(diào)信號(hào)的幅度，并呈現(xiàn)出正比例變化。非線性調(diào)制包括頻率調(diào)制和相位調(diào)制。

1.2 數(shù)字調(diào)制信號(hào)的LabVIEW仿真

隨著通信寬帶的加大，數(shù)字通信技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，數(shù)字調(diào)制采用微處理器的模擬調(diào)制方式，通訊鏈路中的任何不足均可以借助于軟件，可以加密信息，并通過誤差校準(zhǔn)技術(shù)，使得通信的數(shù)據(jù)更為可靠，另外還可以借助DSP，減少分配給每個(gè)用戶的有效帶寬。大大提高頻帶利用率。數(shù)字調(diào)制主要通過對(duì)載波的振幅、頻率、相位進(jìn)行鍵控來實(shí)現(xiàn)即振幅鍵控ASK、頻移鍵控FSK和相位鍵控PSK.其中，線性調(diào)制包括振幅鍵控，而非線性的有頻移鍵控和相位鍵控，同時(shí)由于數(shù)字信號(hào)的碼元固定，給數(shù)字通信帶來了很多新的方法。

2 信號(hào)調(diào)制識(shí)別中參數(shù)的分類識(shí)別

調(diào)制信號(hào)參數(shù)識(shí)別的過程包括信號(hào)預(yù)處理、特征參數(shù)提取和分類識(shí)別三個(gè)重要部分。

2.1 信號(hào)預(yù)處理

信號(hào)預(yù)處理是信號(hào)調(diào)制識(shí)別過程的基礎(chǔ)，因?yàn)槠胀ㄐ盘?hào)不能直接被識(shí)別，信號(hào)預(yù)處理能為之后的信號(hào)處理提供更恰當(dāng)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。信號(hào)預(yù)處理分為數(shù)字化信號(hào)，載波頻率估計(jì)、射頻信號(hào)下變頻處理、碼元速率估計(jì)及同相正交分解等過程。

2.2 特征參數(shù)提取

特征參數(shù)提取是指從信號(hào)預(yù)處理完成后，從信號(hào)中提取的參數(shù)，這些參數(shù)能夠反映出信號(hào)本質(zhì)特征的時(shí)頻域或者變換域，能夠給調(diào)制識(shí)別提供依據(jù)，是信號(hào)調(diào)制識(shí)別的核心部分。

2.3 分類識(shí)別

分類識(shí)別中最重要的是選擇分類器結(jié)構(gòu)和確定分類準(zhǔn)則。分類識(shí)別和特征參數(shù)提取一樣，是信號(hào)調(diào)制識(shí)別過程中的核心部分，是指在調(diào)制信號(hào)過程中獲得特征參數(shù)后分類識(shí)別信號(hào)。整個(gè)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)的性能往往決定于分類器的選擇，一般選用決策樹結(jié)構(gòu)，這種分類器結(jié)構(gòu)簡單，運(yùn)行起來方便易行。

3 搭建及驗(yàn)證基于LabVIEW設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的信號(hào)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)

本文通過選取基于時(shí)域瞬時(shí)參數(shù)的特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK和4PSK信號(hào)的調(diào)制識(shí)別。 我們采用labVIEW 2012的仿真環(huán)境，參數(shù)為：載波頻率150KHz，載波幅度A=I，采樣率2.4MHz，碼元速率12.5K字符/秒，碼元數(shù)目32比特，加入高斯白噪聲，達(dá)成了信噪比10到30dB可調(diào)。因?yàn)橛械奶卣鲄?shù)取值過于大，所以本次將得到的線性特征參數(shù)映射到對(duì)數(shù)域，并且縮放處理了部分?jǐn)?shù)據(jù)，這樣做既保證了不改變數(shù)據(jù)的本質(zhì)又方便對(duì)比和觀察。

3.1 零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜密度最大值

通過表1可知，2FSK信號(hào)、4FSK信號(hào)、2PSK信號(hào)和4PSK信號(hào)之間有顯著的分界線，2FSK信號(hào)、4FSK信號(hào)在零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜密度最大值上要大于2PSK信號(hào)和4PSK信號(hào)，而這種情況出現(xiàn)的原因多為FSK信號(hào)在進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)換時(shí)候非線性的相位也隨之有所改變。

由表1可知，采用門限5.5可以十分準(zhǔn)確地區(qū)分出MFSK和MPSK兩個(gè)信號(hào)集。

3.2 零中心歸一化瞬時(shí)幅度緊致性（四階矩）

通過表2可以得出，當(dāng)信噪比為15dB時(shí)，2ASK信號(hào)、4ASK信號(hào)的分界線相鄰，在部分情況下，2ASK信號(hào)和4ASK信號(hào)的零中心歸一化瞬時(shí)幅度緊致性值將出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。

由表2結(jié)合仿真曲線可知，在大部分情況下，采用門限2.7可以做到準(zhǔn)確區(qū)分出2ASK和4ASK兩個(gè)信號(hào)。

3.3 零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差

通過表3可知，當(dāng)信噪比為15dB時(shí)，2FSK信號(hào)和4FSK信號(hào)的分界線相鄰，在部分情況下，2FSK信號(hào)和4FSK信號(hào)的零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差值出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。

由表3可知，在大部分情況下，采用門限20可以準(zhǔn)確區(qū)分出2FSK和4FSK兩個(gè)信號(hào)。

3.4 零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量的標(biāo)準(zhǔn)偏差

2PSK信號(hào)、4PSK信號(hào)在部分仿真點(diǎn)上有著數(shù)據(jù)交叉，但不是很多，通過合理的門限能夠較為正確地將2PSK信號(hào)、4PSK信號(hào)分成兩子集。在大部分情況下，采用門限1.0可以準(zhǔn)確區(qū)分出2PSK、4PSK兩個(gè)信號(hào)。

驗(yàn)證結(jié)果表明系統(tǒng)運(yùn)行準(zhǔn)確，從而證明了本文提出的信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法的正確性以及算法應(yīng)用到實(shí)際工程中的有效性。

4 結(jié)論

根據(jù)以上仿真所得到的門限值，建立決策樹分類結(jié)構(gòu)。對(duì)未知信號(hào)集合進(jìn)行1000次仿真分類，在信噪比大于10dB的情況下，識(shí)別率還是比較令人滿意的。隨著信噪比的增加，識(shí)別率也有了很大的提升，在30dB及以上的信噪比條件下，信號(hào)的識(shí)別率在95%以上。

參考文獻(xiàn)

[1]E.E.Azzouz and A.K.Nandi，‘'Automatic Modulation Recognition of Communication Signals”，Kluwer Academic Publishers，1996.

[2]Azzouz E E，Nandi A K.Automatic modulation recognition--I[J].Joumal of the Franklin Institute，1997，334（02）：241-273.

作者簡介

費(fèi)聿寧（1993-），男，山東省日照市人。大學(xué)本科學(xué)歷。研究方向?yàn)橥ㄐ拧?/p>

作者單位

山東科技大學(xué) 山東省日照市 250000