姜瑩熒

內(nèi)蒙古自治區(qū)廣播電視傳輸發(fā)射中心阿魯科爾沁806臺 內(nèi)蒙古 赤峰市 025550

在電子科學技術的快速發(fā)展下，無線通信技術從早期模擬無線通信發(fā)展到了數(shù)字通信階段。對應的信號調(diào)制方式也從模擬調(diào)制方式轉變?yōu)閿?shù)字調(diào)制，在信息傳輸量的不斷增加下，為了能夠實現(xiàn)對有限信道容量的充分利用，無線傳輸信號的調(diào)制方式變得多元。調(diào)制方式是區(qū)分通信信號的重要關鍵，為了能夠獲取通信信號傳遞的信息內(nèi)容，需要明確各個信號的調(diào)制方式，在確定好信號調(diào)制識別之后完成對信號的解調(diào)操作。

1 數(shù)字信號調(diào)制識別分類和提取

第一，瞬時特征。在信號獲取的時候，數(shù)字信號調(diào)制識別會直接提取信號的幅度、頻率，獲取信號相應位置的物理量值。這些實時性的信息共同構成了信號的瞬時特征。數(shù)字信號的瞬時調(diào)制具備方便獲取的特點，但是所需要的樣本也比較大，對相關人員的信息獲取能力提出較高的要求。

第二，高次方傅里葉變換。這種方法是對信號的高次方非線性變換處理，也被稱作是NPT 方法。這種方法可以對信號實時高次方變換處理，而后開展離散變換分析。

第三，小波變換。小波變化可以通過調(diào)節(jié)尺度來觀察信號在不同尺度下的結構特點。這種分析方法能夠對一些細節(jié)性的問題進行分析。

2 壓縮感知數(shù)字信號調(diào)制

傳統(tǒng)意義上的信號采樣和處理會經(jīng)歷復雜的流程，在這個過程中采樣的頻率不能夠低于信號頻譜最高頻率的二倍。壓縮感知的出現(xiàn)通過將壓縮和采樣合并在一起能夠在采集信號測量值的基礎上，根據(jù)重構算法來對信號進行分辨和測量。

3 基于高階累積量壓縮感知的調(diào)制識別

3.1 基于奈奎斯特采樣的調(diào)制識別算法

奈奎斯特采樣的調(diào)制識別算法接收端采樣頻率不能夠低于原始信號帶寬的兩倍，因此，需要操作人員獲取更多的采樣信息。在獲取大量的信息之后能夠有效提升信號調(diào)制識別的精準度。在奈奎斯特采樣的調(diào)制識別算法的作用下，為了能夠更為精準的識別調(diào)制方式，需要大量提取信號特征量。

3.2 非重構壓縮采樣高階累積量調(diào)制識別算法

3.2.1 壓縮閾高階累積量

第一，打造識別特征量。隨著信道噪聲功率的變化，信號高階矩值也會出現(xiàn)變化。最終形成的高階累積量的識別特征會顯示出抗噪性的特點。為了計算出某種信號調(diào)制方式的HOCs 和HOCs 理論值可以等概率地取該調(diào)制方式下所有的星座，并按照公式進行計算。第二，高階矩HOMs 的稀疏表現(xiàn)。在沒有噪聲的情況下，接收信號的元素來源是一個有限集合，這種集合由信號y 的調(diào)制方式和階數(shù)來決定。想要獲得接收信號y 的高階矩在特殊區(qū)域的作用，需要將獲得的HOMs 繼續(xù)轉變?yōu)镠OCs，最終完成調(diào)制識別任務。

3.2.2 CS-HOC 調(diào)制識別方案

CS-HOC 調(diào)制識別方案流程如圖1 所示。第一，利用欠采用獲得采樣向量，在經(jīng)過專門的公式計算出接收信號，整個信號包含了信號的功率S 和噪聲功率。第二，在信號內(nèi)部沒有發(fā)射信號的時候可以直接測量出信道噪聲功率。第三，利用估算出來的信號功率進行歸一化處理，經(jīng)過公式的轉換分析最終獲得識別特征量。

圖1 CS-HOC 調(diào)制識別方案流程圖

4 混合信號的調(diào)制識別

4.1 混合信號調(diào)制識別問題

調(diào)制識別研究主要是針對單通道單調(diào)制信號開展的，信道中的信號調(diào)制方式在兩種以上，是多種單調(diào)制信號線性的疊加。但是在具體操作中，混合調(diào)制信號識別信息量和特征量沒有形成線性關系。

對于單調(diào)制信號來說多數(shù)算法是基于接受信號的載波同步、定時同步、波形恢復已經(jīng)萬能充的假設。在混合調(diào)制信號中，各個信號的位置是不同的，定時精準性會影響到特征量的提取。因此，不能夠直接將單調(diào)制的信號識別算法經(jīng)營到混合調(diào)制信號中。

現(xiàn)階段，混合調(diào)制識別方向有兩個，一個是將混合信號中的各個信號分離提取，之后使用單調(diào)制識別算法進行處理。另外一個是直接對混合調(diào)制信號進行識別。在綜合考慮多個因素之后，文章選擇基于SVM 的混合信號識別分類方案。

4.2 特征參數(shù)的提取

第一，混合信號的高階量累積。在具體實施操作的時候，考慮到混合信號中各個信號載頻和最佳位置的不同。混合信號的高階累計量不會受到定時頻偏的影響，總體數(shù)值的累計要考慮定時誤差的影響。在接收端，采樣信號的高階統(tǒng)計量會隨著定時位置的變化體現(xiàn)出周期的變化。在混合信號中無法對每個單調(diào)制信號進行精準的定時處理。由于接收端采樣對不同單調(diào)制信號的影響不同，因此，需要探索基帶數(shù)字信號采樣定時位置和高階累積量關系。第二，特征參數(shù)的提取。在不考慮誤差的情況下，混合信號累計量數(shù)值是各個單信號累計數(shù)值的累積。在估算出特征參數(shù)之后，可以通過參數(shù)和特征理論值關系來對混合信號的調(diào)制方式進行分類。

4.3 壓縮采樣基礎上的混合調(diào)制識別方法

第一，參數(shù)提取。在采樣過程中如果想要恢復混合信號高階累積量，在操作的時候需要對混合信號開展壓縮取樣。在系統(tǒng)調(diào)控操作中考慮到同步的影響，需要對混合信號中的某一信號開展同步處理。第二，混合信號分類管理流程。在累積獲得多個識別特征量的基礎上將二分類SVM 算法延伸到多分類算法。在具體實施的時候使用多個二分類器完成識別，也就是說將混合信號中的某一種信號劃分為兩類，按照這樣的模式來進行劃分，流程如下：首先，SVM 訓練樣本數(shù)據(jù)信息的生成。對生成的樣本數(shù)據(jù)兩兩配合，在確定好采樣偏差的情況下，按照調(diào)制參數(shù)對混合信號開展定時采樣。其次，選定混合信號作為目標信號開展預測。為了能夠識別出目標信號的調(diào)制方式，需要對混合信號開展載波同步和定時同步處理。最后，將預測樣本的數(shù)據(jù)信息分別輸入到已經(jīng)訓練好的SVM 分類器中，最終會得到兩個識別結果，將較低的識別精準率來作為最終的混合信號識別準確率。

結束語

綜上所述，壓縮感知理論突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理對信號處理的一種限制，在處理的過程中降低了采樣器件的壓力，具備較強的工程研究和應用意義。文章在研究壓縮感知和調(diào)制識別技術的基礎上，提出了基于壓縮感知高階累積量的調(diào)制識別方式。在研究的基礎上打造出了壓縮采樣和識別特征量之間的線性關系，最終能夠通過壓縮采樣向量重構出信號的識別特征量，完成對信號的識別處理。為了能夠提升信號處理的精準性，文章提出基于壓縮感知理論的識別方案，經(jīng)過一系列的驗證分析來證明所提出算法的精準、有效。在研究混合調(diào)制信號識別問題的同時提出混合信號CSHOC 算法，通過對同步處理后信號的壓縮采樣和累積處理能夠實現(xiàn)對混合調(diào)制信號的識別。