（通信与信息系统专业论文）数字调制信号方式的小波识别算法研究.pdf

abs tract a u t o m a t i c i d e n t i f i c a t i o n o f c o m m u n i c a t e s i g n a l m o d u l a t i o n t y p e h a s t h e g r e a t s ig n i f i c a n c e t o t h e e l e c t r o n i c r e c o n n a i s s a n c e r e c e i v e r , w h i c h i s a n i m p o r t a n t a s p e c t o f e l e c t r o n i c c o u n t e r m i n e . r e c o g n i s e t h e m o d u l a t i o n t y p e c o r r e c tl y , w e c a n c a r r y o n i n t e r c e p t i o n o r d i s t u r b a n c e t o t h e e n e m y b e tt e r , c o n s t i t u t e d e f e n s e s a n d a t t a c k s s t r a t e g y m o r e p e r t in e n t l y . t h i s p a p e r m a i n l y d e a l s w it h t h e w a v e l e t a lg o r it h m i n a u t o m a t i c i d e n t i fi c a t i o n o f d i g it a l c o m m u n i c a t i o n s i g n a l m o d u l a t i o n t y p e s . t h e c h a r a c t e r s o f t h e d ig i t a l s i g n a l i n d i ff e r e n t m o d u l a t i o n t y p e s i n w a v e l e t t r a n s f o r m d o m a i n a r e e x t r a c t e d , a n d a t r a p e z o i d a l s o rt e r i s d e s i g n e d , t h e c h a r a c t e r s i n t h e w a v e l e t d o m a i n b e i n g u s e d a s m a i n i d e n t i fi c a t i o n p a r a m e t r e s , a u t o m a t i c i d e n t i fi c a t i o n m o d e l o f t h e d i g it a l s i g n a l m o d u l a t io n t y p e u s in g w a v e l e t a l g o r i t h m i s e s t a b l i s h e d . ma s s i v e s i m u l a t i o n s h a v e c o n f i r m e d g o o d p e r f o r m a n c e o f t h i s a l g o r it h m . t h e c o r r e c t i d e n t i f i c a t i o n r a t e o f m o s t d i g it a l s ig n a l h a s a l l a c h i e v e d a b o v e w/o w h e n s i v r s d b , w h i c h s a t i s fi e s t h e r e q u e s t o f t h i s p r o j e c t w e ll . t h e m o d u l a t i o n p a r a m e t e r s o f d i g it a l s i g n a l a r e a l s o e s t i m a t e d w i t h t h e w a v e l e t i n t h i s p a p e r . i n o r d e r t o e x t r a c t t h e s i g n a l c h a r a c t e r a n d i d e n t i f y t h e m o d u l a t i o n t y p e m o r e c o r r e c t l y , t h e a u t h o r h a s p r o v e d s o m e r e l a t e d e q u a t io n s o f t h e a l g o r i t h m t h e m a i n r e s e a r c h a c h i e v e m e n t s a n d i n n o v a t i o n s o f t h i s p a p e r a s f o l lo w s : 1 . s e v e r a l k i n d s o f d i g it a l c o m m u n i c a t i o n s i g n a l s w h i c h a r e r e q u e s t e d b y t h e p r o j e c t a r e i d e n t if i e d . t h e c h a r a c t e r s o f d i g i t a l m o d u l a t e d s i g n a l i n w a v e l e t d o m a i n a n d t i m e d o m a i n a r e c o m b i n e d , t h e a b s o l u t e a m p l i t u d e v a r i a n c e o f d i g it a l m o d u l a t e d s ig n a l, t h e a m p l i t u d e a n d p h a s e- d i ff e r e n c e o f w a v e l e t t r a n s f o r m a t i o n c o e ff i c i e n t s a r e e x t r a c t e d . t h i s i d e n t i f i c a t i o n a l g o r i t h m i s v e ry s i m p l e , a n d it h a s s t r o n g r o b u s t n e s s . t h e c h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r s a r e f e w , a n d t h e r e c o g n it i o n t i m e i s s h o rt . 2 . t h e c h a r a c t e r s o f t h e o q p s k s i g n a l i n w a v e l e t d o m a i n a r e s t u d ie d . 3 . t h e i n fl u e n c e o f t h e h i s t o gr a m s t a t i s t ic s s e c t o r n u m b e r s o n t h e j u d g e m e n t o f 山 e n u m b e r o f s t e p la y e r s i s d i s c u s s e d i n t h e i d e n t if i c a t i o n o f mf s k , ma s k a n d mp s k .t h e i n fl u e n c e i s r e d u c e d b y t h e m u l t i - s e c t o r s h i s t o gra m s t a t i s t i c s . e l l ab s t r a c t 4 . t h e in fl u e n c e o f s c a l e o n t h e s ig n a l c h a r a c t e r i s t ic e x t r a c t io n i s d e e p ly s tu d ie d i n t h i s p a p e r . d i ff e r e n t s c a l e s a r e s e l e c t e d a c c o r d i n g t o d i ff e r e n t n e e d , in o r d e r t o r e d u c e t h e i n fl u e n c e o f n o i s e . t h e p h a s e - d i ff e r e n c e i n f o r m a t io n o f w a v e l e t c o e ff i c i e n t u n d e r s e v e r a l s c a l e s b e t w e e n t h e n e i g h b o r i n g s y m b o l s i s e x t r a c t e d w h e n t h e mp s k s i g n a l s a r e d i s t i n g u i s h e d 5 . t h e m o d u l a t i o n p a r a m e t e r s o f d i g it a l s i g n a l a r e e s t i m a t e d w it h t h e w a v e l e t . a n e w m e t h o d t o e s t i m a t e 山 。 s y m b o l c y c l e o f m a s k s i g n a l i s p r o p o s e d . t h i s m e t h o d i s a v e ry g o o d r e f e r e n c e t o o t h e r d i g it al s i g n a l e l e m e n t s e s t i m a t e d , a n d it s v e r s a t i l it y i s v e ry s t r o n g . k e y wo r 山:wa v e l e t t r a n s f o r m ; d ig it al c o m m u n i c a t i o n s i g n al ; mo d u l a t io n r e c o g n it i o n ; mo d u l a t i o n p a r a m e t e r e s t i m a t e ; n 学位论文独创性声明 学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中 特别加以 标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已 经发表或撰写过的 研究 成果， 也不 包含为获得 南昌大李 或其他教育 机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名( 手写) :签字日期:年6 月 环日 学位论文版权使用授权书 本学 位论文作者完全了 解 击昌大李 有关保留、 使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅 和借阅。 本人授权南昌大李可以 将学位论 文的 全部或部分内 容编入 有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名 ( 手写):导师签名 ( 手写) : 签 字 日 期 :伽刀 年耘 4日签字 日期:年 君 月 24日 学位论文作者毕业后去向: 工作单位: 通讯地址: 电话: 邮编: 第 1 章 绪论 第 1 章 绪论 1 . 1课题研究背景 随着科学技术的发展，军队的电子化程度得到迅速提高，电子对抗逐渐以 一种直接用于攻防的作战手段，活跃在现代化战争的舞台上。电子对抗技术主 要是指以专用电子设备、仪器和电子打击武器系统降低或破坏敌方电子设备的 工作效能，同时保护己方电子设备效能的正常发挥。电子对抗的实质就是敌我 双方为争夺电磁频谱的控制权所展开的斗争。夺取了 制电磁权就意味着己方能 自由使用电 磁频谱，不受对方的电 磁威胁;同时剥夺了对方自由使用电磁频谱 的权利。电子对抗的基本手段是电子侦察与反侦察，电子千扰与反干扰。 本论文课题来源于某解放军企业与我校合作的电子对抗的军工项目。课题 项目要求设计一个能够对常用的几种数字调制信号进行调制方式自动识别，符 号速率自 适应的电子侦察接收机， 数字信号的调制类型有2 f s k ,4 f s k , 8 f s k ,2 p s k ,4 p s k ,o q p s k ,b p s k ,2 a s k ,4 a s k , 1 6 q a m. 通过电 子侦察接收机就可实时侦听 敌方发布的信息，掌握敌方信息，赢得战场控制权。同时还可根据截获信号特 点发出虚假信息或干扰信号，干扰敌方信息系统。己方有效的通信并干扰敌方 系统是发挥地面部队整体战斗力的保证，否则再现代化的武器也将难以奏效。 该项目 实际上就是要求设计一个以软件无线电技术为基础的能有效地接收 并自 适应解调出多种通信调制方式的数字信号接收机。要完成这些功能就有必 要实现数字通信信号的自 动识别。调制识别是数字解调的基础，也是侦察接收 机的基本模块。 可见通信调制方式的自 动识别算法对电子侦察接收机的实现具有重大愈 义，是电子对抗的重要方面。通信信号调制方式的自动识别是对敌方通信进行 侦听或干扰的前提， 只有知道了调制类型， 才能有针对性地制定防御和进攻策 略. 本论文主要研究内容就是该数字接收机中的数字信号调制方式的自 动识别 算法。 数字通信信号调制方式的自动识别技术研究除了在军事中有很高的实用价 值， 在民 用 方面也 有着十分 重要的 意义川 。 因为随 着通信技术的发展， 无线 通信 环境日益复杂，通信信号在很宽的频带上采用不同调制参数的各种调制样式。 第 1 章 绪论 在信号确认、千扰识别和频谱监测等无线电管理工作中需要监视合法的无线电 电台是否严格遵守分配给他们的工作参数的限制， 侦听非法电台的干扰和来源， 通信信号调制方式自动识别技术是这些非合作通信的关键技术之一。另外，数 字通信的快速发展形成了多种通信体制并存的局面，这些通信体制的调制方式 和接入技术又各不相同，这给多体制间的通信互联带来了很大的障碍。通信信 号调制方式自动识别技术能够在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收 信号的调制方式和其它信号参数，在多体制通信互联和软件无线电 方面有着十 分重要的应用，是构成基于软件无线电的通用接收机和智能调制解调器的重要 技术基础。 现在，通信信号调制方式自 动识别技术在非合作通信领域的重要地位以及 在无线电应用中的价值得到了进一步的认识，同时计算机技术、高速数字信号 处理技术以及高速专用器件的快速发展又使得通信信号调制自动识别技术的工 程实 现有了 保证121 ， 于是通信信号 调制方 式自 动识别方面的 研究越来 越受到国内 外众多学者的重视。 1 .2调制方式自动识别的发展研究状况 早期的调制识别方 法u 1 是将接收到的高 频信号调频到中 频后， 输入一系 列不 同调制方式的解调器，获得可观察或可听的信号，再由操作人员用耳机、示波 器或频谱仪分析解调结果，人为地判定调制方式。这种人工参与的识别方法， 要求信号持续时间较长和操作员技术高超，判决结果包含人的主观因素，所能 识别的调制类型也很有限。随着通信技术的进步和各种调制方式的变化发展， 调制方式的人工识别变得几乎不可能。 1 9 6 9 年4 月， c . s . wa v e r 等四名作者在斯坦福大学技术报告上发表了第一 篇研究自 动调制识别的论文“ 采用模式识别技术实现调制类型的自 动分类” 13 1 此后，不断有研究调制识别技术的论文出 现在各类技术刊物上，不同 种类的自 动调制类型识别器也应运而生。 通信信号自 动调制识别技术可以 克 服人 工参与 识别时 遇到的各 种困 难 q ， 而 且对中心频率、带宽的估计误差和噪声等千扰因素具有较强的鲁棒性. 目前己有的调制识别方法大致可分为两大类: 判决理论方法和统计模式识 别方法川 。 判决理论方法是采用概率论和假设检验理论的方法来解决信号分类问 第 1 章 绪论 题，这类方法判决规则简单，但检验统计皿计算复杂且需要一些先验概率的信 息。统计模式识别方法是基于特征抽取的识别算法，判决规则复杂一点， 但特 征提取简单、 易于计算。 本文采用统计模式识别方法来识别数字信号调制方式， 下面简单介绍统计模式调制识别方法框架。 统计模式调制识别方法的基本框架包括三部分: 信号预处理部分、 特征提取 部分和分类器部分。统计模式调制识别方法的一般过程如图1 . 1 所示。 为了有效地实现调制方式识别，必须得到最能反映信号差别的特征。这些 特征的提取和选择非常关键，它直接影响分类器的设计和性能。理想情况下， 经过提取和选择的特征矢量应对不同的调制方式有明显的差别，然而在实际中 却不容易找到那些具有良 好分辨率的特征， 或受条件限制不能对它们进行测量， 从而使特征提取和选择的任务复杂化，因而特征提取和选择是信号调制识别系 统中的重要研究内 容。根据特征选取的不同产生了很多种不同的识别算法，下 面就分别阐述几种常用的调制识别方法。 中频信号 预处理 特征 提取 -j.1.1.1.。.。.-l 时频域 特征 功率谱 谱相关 小波变换 高阶累里 星座图等 直方图统计参数 . -.-.- - -. -. .一 一 ， 模式匹配梯形分类 人工神经网络 七 一一一-一 ，调制类型 图1 . 1 统计模式调制识别方法的框架结构 3 第 1 章 绪论 1 )基于基本时域、频域特征的方法 早期的调制识别方法往往都是根据调制信号的时域特征来区分信号。 a .k .n a n d i 和e .e .a z z o u z 等 提出 的 算 法 + - 6 1 ， 在目 前 基于 基本时 域、 频 域 特征的 调制识别技术中仍占主导地位， 特别是他们提出的特征参数，为人们广泛接受 和引 用， 许多人在他们算法基 础上， 引入 新的 或改 进的 特征参数7 .8 1 或 采用新的 分类器结构网 ， 从而衍生出 许许多多新算 法。 a . k .n a n d i 和 e . e .a z z o u z 基于从瞬时频率、瞬时幅度和瞬时相位中提取的 特征参数， 在文献 4 中 对数字调制信号2 a s k , 4 a s k , 2 p s k , 4 p s k , 2 f s k , 4 f s k采用判决树方法进行了识别， 在s n r = 1 0 d b时， 识别正确率大于8 9 .2 5 % 在s n r = 2 0 d b时，识别正确率大于%.2 5 %e a .k .n a n d i 等提出的这些方法计算简单， 但这种方法没有同步， 首先还要确 定载波频率、取样频率、符号速率等参数。 2 )谱相关识别方法 a .w.g a r d n e r l l 0 q 等提出用谱相关分析方法揭示不同调制方式信号的不同周 期特征，并以 此来区分信号的调制类型。 在文献【 1 2 提取了 基于谱相关函数的5 个参数， 用判决 树方法来识别i r / 4 q p s k , g m s k , o q p s k , 1 6 q a m , 2 f s k , 4 f s k信号， 在s n r = 1 0 d b时， 识别正确率大于9 1 %。 在文献【 1 3 , 1 4 1 , 信号谱特征和瞬时参数的改进， 真结果表明总体正确识别率达 对数字和模拟混合信号进行了识别。 1 5 1 基于 前者的仿 9 5 %以上，后者在 l o d b时，正确识别率不低于 9 5 % . 其它还有常规功率谱分析方法， 高阶谱分析方法 1 6 1 等等。 这种方法识别 类型多， 但其计算it大。 3 )小波变换识别方法 1 9 9 5 年， k c h o l 1 71 第一 次 用小 波变 换 来 对m f s k , m p s k信号 进行 类间 和 类 内 的 识 别， 取 得了 一 定 效 果， 证明 了 这 种 方 法 的 可 行 性。 1 9 9 9 年l ia n g h o n g 1 8 1 对m q a m , m f s k , m p s k类与类之间识别， 先用小波变换提取m q a m , m f s k , mp s k信号的小波细节特征，然后取小波系数的均值作为判据进行分类。2 0 0 0 年k g h o 1 9 1 利用在提取信号的 小 波细节特征的 基 础上， 用直方图 作为 判 据识 别 w s 和 mp s k ，在 c n r = 6 d b时，mp s k信号的识别正确率大于 9 0 .2 %，在 c n r = 1 5 d b时， m f s k信号的 识别正 确率大于9 1 . 9 % a 2 0 0 5 年郭引川 2 0 1 提取了 2 a s k ,4 a s k , 2 f s k ,4 f s k ,4 p s k , 8 p s k , 1 6 q a m的小 波变换 系数幅度层数 特征， 在 信噪比不低于 1 5 d b的情况下，正确识别概率大于9 0 %0 第 i 章 绪论 4 )其它识别方法 其 它 还 有 利 用高 阶 矩 及累 积 a 2 1- 2 3 、 星 座 图 ， am, s v m 12 61 ， 分 形 特 征 rrn , 小波变换等技术来分析信号、 提取特征。最近几年，人们又将商阶矩及累积里、 分形理论、小波变换与其他通信信号调制识别技术相结合，提出了 许多新的调 制 识 别 方 法 (2 6 ,2 叹 从国内 外的研究发展现状来看， 国 外信号调制识别研究起步较早， 并已经取 得了一定的成果，且进入了实践阶段，但由于涉及一些机密，所以公开发表的 文章不是很多。国内 对于调制识别的研究还仅限于理论研究阶段，并且由于信 号调制类型多，调制参数也变化较大，所以大部分的调制识别方法仅是针对某 种同类调制类型来分类，或是针对某几种调制方式来分的。 统计模式识别方法通常是基于无噪声千扰的假设下进行特征提取，在高信 噪比条件下，特征明显，容易提取，识别效果好:在低信噪比条件下，特征模 糊， 难于 提取， 识别 效 果差 川 . 大多 数的 识别 算法在提取 特征参数时 都会碰到一 些问题，如:对调制参数有一定的敏感性，不能适用于低信噪比情况，计算t 太大，处理时间长，有的方法还需要有先验知识，如载波频率与码元速率，且 对载波频率估计的误差很敏感，这样就增加了系统的复杂度和计算量。 课题组其他成员已 对本项目 的数字通信信号调制方式自 动识别从时域，神 经网络，谱相关等方向进行了研究探讨，取得了不错成绩，但课题合作方仍希 望在信号调制方式小波识别领域开拓新的研究方向。 1 .3本论文主要研究内容 本论文主要研究内容是电子对抗中电子侦察接收机内的数字调制信号调制 方式自 动识别算法。 要求经过自 动识别算法处理后，能自 动判别所接收到的数 字信号的调制样式。主要研究的目 标和内容安排可叙述如下: 1 ) 在低信噪比条件下有较高的识别率; 2 ) 实现调制识别的智能化: 对于接收到的信号，我们很可能对信号的调制参数没有一点先验知识，所 以提取的特征参数应对调制参数有适应性，在调制参数发生变化时仍能很好的 识别出各种调制类型。并且在识别的同时应尽量对信号的一些参数能做一些估 计，保证特征提取及后续处理的准确性。 第 1 幸 绪论 3 )实现调制识别的实时化。 提取特征算法不能计算量太大，否则不能满足电子对抗中实时处理要求。 小波变换在时域和频域内都有较好的局部化性质，随着信号频率变化，在 时间( 空间) 域的取样疏密会自 动调节，能够分析信号的任意细节， 有效提取信 号特征，是一种识别性能较高的方法。小波非常适合分析非平稳信号，对瞬变 信号有很好的检测能力，数字调制信号正是一种非平稳信号，用小波变换能很 好地分析提取该类信号在不同码元之间存在的幅度、频率、相位瞬变现象。同 时小波快速算法的实现对信号小波域特征的实时快速地提取提供了很好的保 证 。 研究的出发点是在小波变换域中提取数字通信调制信号明显差别的特征， 最终实现数字通信调制信号方式的自 动识别。研究的重点内容有两点:一是提 取数字调制信号小波域特征，在低信嗓比条件下对数字信号的调制方式进行识 别。二是运用小波理论对信号的载波频率和码元周期进行估计，这些参数的估 计反过来可以有助于数字信号调制方式的识别。 本论文第一章对数字通信调制信号调制方式自动识别研究概况做了个介 绍:第二章重点介绍小波基础理论以及其在调制方式识别领域中的优势;第三 章对各种所需识别数字通信调制信号及高斯噪声的数学模型进行了 分析，并在 m a t l a b中建立了信号与噪声的数学模型，为识别仿真提供了信号源;第四章 将小波理论应用于数字通信调制信号分析中，针对不同调制方式的信号提取其 小波域特征，设计了以小波域特征参数和时域特征参数相结合的梯形结构分类 器， 建立了数字信号调制方式的自 动识别小波算法模型， 在m a t l a b环境中对 调制方式识别算法进行了大童的计算机仿真，验证了识别算法的良 好性能:第 五章用小波变换方法对数字通信调制信号的调制载频与码元周期进行估计，在 ma t l a b中对参数估计算法进行检验，取得了较为满意的效果;第六章对目 前 所做工作和以后要做的工作做了 个总结与展望。在附录中对论文中的几个结论 做了数学上的公式推导证明。 第z 章 小波变换理论 第2 章 小波变换理论 小波 变换在时 域 和频域内 较好的局部化性质网， 非常适合分 析非平稳信号， 对 瞬时 信 号 有很好 的 检测 能力。 数字 通信调 制 信号 在 不同 的 码元 之间 存在幅 度， 频率，相位的跳变，用小波来分析此类信号应该能有效地提取这些瞬变现象。 那么在小波域提取数字通信调制信号的分类特征应该是比 较有效的，基于此特 征的自 动识别算法应该是一种识别性能较高的方法。在这一章里介绍小波变换 理论，以 及小波变换的特点与应用，最后用仿真实例说明小波变换对瞬变现象 的检测性能。 2 . 1小波变换的 简介 在信号处理领域f o u r i e r 变换一直是最完美、 效果最好的分析手 段2 9 1 。 但是 f o u r i e r 变换是一种全局变换， f o u r i e r 变换反映的是( - -c o + 0 0 ) 时间上的频域特性， 不能提供任何局部时间段上的频率信息，在时域上没有任何定位性。为了研究 局部时间 段上的频率信息， g a r b o r 提出了短时f o u r i e r 变换3 0 ， 但这种短时f o u r i e r 变换有个缺点，窗函数固定了之后，它的时频域的分辨率也就固定了。 小波变换属于时频分析的一种。它与f o u r i e r 变换、短时f o u r i e r 变换相比， 是一个时间和频率的局部变换，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行 多尺度细化分析，因而能有效的从信号中提取信息， 解决了f o u r i e r 变换不能解 决的许多困难问 题，从而小波变化被誉为 “ 数学显微镜”。 小波变换分析是当前应用数学和工程学科中份个迅速发展的新领域， 经过近 1 0 年的探索研究， 重要的数学形式化体系已经建立， 理论基础更加扎实。 现在， 对于平稳的信号，处理的理想工具仍然是f o u r i e r 变换。但是在实际应用中的绝 大多数信号是非平稳信号，它们的频域特性都是随着时间变化的， 若想要提取 局部时间段上的频率信息，就需要借助于小波变换分析了。 小波变换在时频都具有表征信号局部特征的能力， 是一种时频窗口 面积固定 不变但其形状可改变的时频局域化分析方法。很适合于探测正常信号中夹带的 瞬态反常现象并展示其成分，利用小波变换进行动态系统检测与故障诊断具有 良 好的效果3 1 1 。 在工程领域， 特别是在通信领域、 信号分析处理、语音合成、 第2 章 小波变换理论 模式识别、军事电子对抗与武器的智能化、计算机分类与识别、大气与海洋波 分析等领域的应用越来越广泛。 2 .2小波变换的基础理论 2 .2 . 1连续小波变换 ( c wt ) 将任另一方面，需要在 应用中提出更多的研究课题，使小波应用的深度和广度得到进一步拓展。小波 变换分析仅仅作为一个基来使用是很不够的， 更重要的是作为数值计算后处理 分析手段。由于小波理论处理问 题的特殊技巧和特殊效果，本文第四 章将小波 变换应用于提取数字通信调制信号特征。 2 . 4本章小结 本章主要是介绍了以下内容: 1简单介绍小波变换理论根源，小波变换属于时频分析，是f o u r ie r 变换， 第 2 幸 小波变换理论 短时 f o u ri e r 变换的理论发展的结果。由于非常适合分析非平稳信号，在工程领 域， 小波变换分析的 应用已 越来越广泛。 2 介绍小波变换基础理论， 连续小 波变换与离散小波变换公式及其性质， 重 点在小波基函数的相平面中分析小波变换系数的物理意义。 3 介绍本文所选用的小波基函 数的 表达式以及其特点。 4最后用仿真实例说明小波变换对瞬变现象的检测性能， 验证小波变换用 于分析数字调制信号频率幅度等跳变的可行性。 第3 章 数字 通信调制信号 第3 章 数字通信调制信号 本项目 的任务是对常用的四种数字通信调制类型信号( m a s k , m f s k , m p s k和 1 6 q a m ) 进行自 动识别， 本章 先介绍了 这几种待识别的 数字 通信调制 信号的数学模型与特征，然后重点研究了数字调制信号、高斯噪声的建模以及 在m a t l a b中的仿真实现， 为后续章节的数字调制信号的小波变换与自 动识别 算法的仿真实现提供仿真信号源。 3 . 1数字调制信号 数字基带信号的功率谱从零频开始且集中在低频段，只适合在低通型的信 道中传输。对于长距离和无线传输，信道是带通型的，为了使数字信号能在带 通信道中传输，必须用基带信号对载波进行调制。 基本的数字调制方式有幅度键控( a s k ) 、 移频键控( f s k ) 和相移键控( p s k ) . 它们分别是用数字基带信号去单独控制载波的幅度、频率和相位，从而产生数 字调制信号。也可以用数字基带信号同时调制三个参数中的任何两个而保持另 外一个为常数，分别得到幅度与相位，幅度与频率或者频率与相位相结合的数 字调制方式，如正交幅度调制q a m等。 数字基带信号可以是二进制的，也可以是多进制的，从而分为二进制数字 调制和多进制数字调制。多进制与二进制调制信号相比 最大的优点是频带利用 率高，但是它必须付出比二进制系统更高的信号发送功率为代价， 所以一般情 况下调制进制数也不会太高，在本论文中所研究的最高进制数为s . 数字调制信号的基带信号可表示为: s a ( t ) = 艺a u , ( t - i t ) a , e ( 0 , 1 , 对一 1 ) ( 3 . 1 ) 式中，a , 表 示多 进制数字序列. 若基带 数字信号是随 机信号， 则al 的 取值 是 受 一定 概率 约 束的， t 为 码元间 隔( 即 符号间 隔， 每 个a , 的 持续时 间) ， u r ( t ) 为 持续在 时间内 任意波形形 状的 脉 冲( 在以 后的 分析时都 设为幅 度 归一化矩形脉冲) 。 载频调制后的信号的通用表达式为: 第3 章 数字通信调制信号 动= s(t)州 叫 以 劫 .t + kf j f (t)d t + o (t) + o ) = s (t) “ ( f f + k f jf (t)a t + o (t) + 9 ) (3 .2 )s (t) = s (t) rc (= g (2 ,rf 其中 ， s ( t ) 为 幅 度 调 制函 数， f , 为 载频 频 率， f ( t ) 为 频 率 调 制函 数， 0 ( t ) 为 相位调制函数，夕 为初始相位。 3 . 1 . 1 ma s k信号模型 对于 数字振幅调 制 信号( m a s k ) ， 载波幅度随着被调 制 信号序列的 变化而改 变。 二进制a s k信号的 被调载波的幅度随二进制信号序列的1 ,0 状态变化，即 用载波幅度的有无来代表传1 或0 。通常又称其为通断键控 ( o o k ) 信号。 二进制a s k 信号可用下式描述: s x .( t) = i fs , (t 一 i t ) r e ( e (z f d , 4 ) ) 一 y v s- ,u r ( t - i t ) c o s ( 2 ,r f t + 6 , ) ( 3 .3 ) i i 式 中 派对 于 单 极 性 基 带 信 号 取 值 为1 或 者0 , 对 于 双 极 性 基 带 信 号 取 为 土 1 :关 为 载 波频 率 ， b 是 第t 个 码元期间内 载 波的 相 位. 多进制数字调幅( m a s k ) 是二进制a s k的推广，是用m进制基带信号去对 载波c o s 2 以 t 进行 调 制。 其数 学表 达式为: s . (t) = i j , , (t 一 it ) e (e x 2. f.1+ 0.) 二 e s , u , (t 一 it ) c o s ( 2 ;rf t + 9 , ) 廿 s , 。 ss , , . ., s , 0. 4 ) 3 . 1 .2 q a m信号模型 多进制调制系统频带利用率的提高是通过牺牲功率利用率来换取的，振幅 相位联合键控 ( a p k ) 方式可以 调和这一矛盾。前面所述的 a s k . f s k . p s k 的共同特点是单独借助载波的幅度、频率、相位来携带调制信息。从最小信号 距离概念看，它们没有充分的利用信号的二维矢量平面， 没有达到最小距离的 最大化， 这必 然影响 到数字 调制信号的抗噪声性能的 进一 步提高。 而q a m特点 是对载波幅度和相位进行混合调制，充分保证了最小信号距离的最大化。当前 常用于数字通信中的q a m为1 6 q a m信号。 正交振幅调制信号 ( q a m) 是用两个独立的基带波形对两个相互正交的同 频载波进行抑制载波的双边带调制，利用这种已调信号在统一带宽内频谱正交 第3 章 数字通信调制信号 的性质来实现两路并行的数字信息传输。 q a m的数学表达式为: s g e, ( = ( + j b ) g e ( a f h h ( t - i 一 y s , c o s (2 s j + 0, 十 b , ) u , ( t - ii ) ( 3 .5 ) 其 中 派= 两下 可， 是 第 个 码 元 的 幅 度 。 鸽 = ta n - ， ( b , / 鸿 ) m o d 2 ., r ， 是 第 i 个码元的 相 位。a 满二 ( 2 m - 1 - m, ir = 1 , 2 , ., m) . 3 . 1 .3 mf s k信号模型 数字频率调制信号 ( i v 1 f s k ) 是用不同频率的载波来传递数字信息的， 使码 元的变化体现在载波频率的变化中，不同频率的正弦脉冲具有相同的能量。二 进制数字频率调制信号是用两个不同频率的载波来代表数字信号中的两个电 平， 传 ， 1 ” 时， 发 送 频率为石 的 余 弦信号; 传 0 ,， 时， 则发 送频 率为人的 余弦信号 . 2 f s k可表示为: s z f r ( t ) = v rs- y u , ( t - i t ) r e ( e a x tk . j t + e ) ) f , e f i a ) ( 3 . 6 ) s 是信号功率，b为 载波相 位。也可以 表示为: s2f= (t)二 存c o s ( 2 n f t 十 助 派c o s ( 2 ; r 关 t + 助 a= 1 a = 0 ( 3 . 乃 多进制的f s k信号可统一表示为: s u m : 褥 万 、 “ 一 it ) c o s 2 ;r(f , + f , )t + b e v h f 2,.f b ) 式中， m进制 对应f 就有m种频率。 3 . 1 .4 m p s k , o q p s k信号模型 数字相位调制信号是使基带信号的变化体现在载波相位的变化中。数字相 位调制有两种方式:一种是绝对移相调制，即 p s k ，它是利用载波的不同相位 直接表示数字信息; 另一种是相对移相调制，即d p s k ， 它是利用前后码元载波 的相位变化来表示数字信息，故又称为差分移相。因为本论文只要求识别绝对 移相调制方式， 所以 本节只介绍绝对移相 调制p s k和 交错q p s k ( o q p s k ) 。 p s k 信号一般表达式为: 第3 章 数字通信调制信号 s . (t) = f f, u z (t 一 it ) r c (c a 7x f ta +a ) 一 , fs y, . r (t 一 in c o s ( 2 1r f ,1 + o . + o ,) ， 。 器 (m 一 1),二 一 1,2 ,.m ) (3 .9 ) 将上式展开后可得到: 振 = 扭艺 ( t 一 i t ) c o s o , c o s ( 2 yr f ,t + 0 , ) 一 截艺 z,(t ( t 一 i t ) s i n o , s in ( 2 ;r f t 十 0 1 ) j =fs- i ( t ) c o s ( 2 ,rf t + 0 , ) 一 存口 (t ) s in ( 2 ;r f t 十 0 1 ) ( 3 . 1 0 ) 因此，每个p s k信号波形都可表示为两个正交的信号波形的线性组合。 为了 克 服q p s k对信道的 线 性度要求很高的 缺陷， 通信中 常采用交错q p s k ( o q p s k ) 调制方式。 在o q p s k中， 其i 支路比 特流和q支路比 特流在数据 沿上差半 个符号周 期， 其它特性和q p s k信号类似. 在q p s k信号中， 奇比 特 流和偶比 特流的比 特同时 跳变， 但是在o q p s k信号中， i 支路比 特流和q支路 比 特流，在它们的变化沿的地方错开一比特 ( 半个符号周期)。它们的波形如 图3 . 1 所示: i 支路 q 支 路 图3 . 1 o q p s k的1 , q支路比 特流 由 于 在标准q p s k中， 相位跳变仅在每个t = 2 t b 秒时发生， 并且 存在1 8 0 0 的 最大相移. 可是 在o q p s k信号中，比 特跳变 ( 从而相位跳变) 每t t i 秒发生 一次. 因为i 支路和q支路的 跳变瞬时被错开了， 所以 在任意给定 时刻只 有两 个比特流中的一个改变它的值。 这意味着，在任意时刻发送信号的最大相移都 限 制在 1 9 0 0 。因 此o q p s k信号消除了1 8 0 0 相位跳变. o q p s k信号的时 域表达 式如下: s . l.( ， ) = 汤( t ) c o s ( 2 tr f t + 0 , ) 一 汤( 小 in ( 2 1r f t + 0 , ) ( 3 .1 1 ) 第3 幸 数字通信调制信号 一一. . . . . . . . . . . . . .法 . . . . . . . .闷 -， 一. .门 - -一 一. 目 - 一 . 万柑 其 中。 ( t ) = 艺. ,u , ( t 一 ， t - to 一 2 ) c o s o , ，s ( t ) = 艺s #, ( t 一 n t 一 t, ) s in o , . 序 列 叼， 都 是 二 进 制 序 列 ， c = 士 卜 = 土 1 . 3 .2高斯白噪声模型 为产生一定信嗓比的数字调制信号，需要按不同的信噪比在理想的数字调 制 信 号 中 加 入白 噪 声 。 设 数 字 调 制 信 号 采 样 后 的 值 为 a ( n ) , a 2 为 高 斯 白 噪 声 在 时间上的平均功率，定义信噪比为: s li v 双=从矛( n ) 口 2 ( 3 . 1 2 ) 实 际 运 算 中 ， 用 全 a2(i)in, 代 替 。 2(n )l 。 其中n s 为信号 序列的 采样点 数， 设定s n r 然后根据式3 . 1 2 得到高斯噪声的护， 利用下面的公式即 可得到加入信 号 的 白 噪 声 3 2 1 .