通信信号调制方式研究报告

通信信号调制方式研究研究背景及现状1.1研究背景近年来，通信技术迅猛发展，为了满足顾客的不同需求，充足运用通信资源，提高频谱运用率，通信信号的体制、调制方式变得多样化和复杂化，同一空间的信号也变得越来越密集。传统的通信电台或系统调制方式单一，通信双方开机后就能够在预先已知的调制方式上等待接受，无需进行调制方式的识别。在如今的多体制通信系统中，调制方式的识别是对接受信号进行解决的第一步，因此调制识别技术成为确保有效通信的核心技术。文档来自于网络搜索调制识别技术广泛地应用于民用与军事领域。在民用领域，调制识别技术重要应用于为无线频谱管理进行信号身份确认以及干扰确认等方面。无线电管理部门为了避免不法分子对无线频谱的非法运用和干扰，需要对通信频谱进行监视和管理，以确保正当通信的正常进行。在频谱监视设备中采用调制识别技术，能协助管理人员分辨不同性质的顾客，拟定未知干扰信号的性质。在军事领域，重要应用于电子战和军用软件无线电技术中。在电子战通信情报截获接受机的设计中，获得接受的通信信号的调制方式，为解调器选择解调算法提供参考根据，有助于电子战中最佳干扰样式或干扰抵消算法的选择，以确保友方通信，同时破坏和克制敌方通信，实现通信对抗的目的。又如在电子侦察与信号情报（SIGINT）中，运用信号调制类型和其它测量参数识别敌（对）方雷达的类型，方便完毕威胁程度分析，及时进行机动规避，施放干扰或欺骗信号。最后就是在军用软件无线电技术中，为设计一种通信“网桥”，实现不同传输体制通信设备间的互相通信功效和资源的最佳运用，解决方案之一就是先识别出发射方的调制样式和调制参数，对其发送的信息进行解调，然后，按照接受方采用的调制方式，把有用信息调制并转发至接受方。这里，对的识别收发双方的调制样式，是确保信息无误转发的基本条件。另外，调制识别技术在计算机网络自动路由分派中也有重要的应用价值。这意味着调制识别这一无线电技术，在新兴的网络领域中也有一席之地。文档来自于网络搜索早期的调制识别是通过训练有素的操作人员观察接受机中频输出信号的时域波形和频谱分布形状来判断信号的调制方式，然后选择对应的解调器进行解调，根据解调后信号质量来确认或重新选择调制样式，直到选择到最佳的解调效果。显然，在信号调制方式日益复杂的今天，上述依赖个人主观经验的方式是行不通的。为实现精确高效的调制识别，自动调制识别技术应运而生。文档来自于网络搜索近几十年来，特别是海湾战争之后，人们更加认识到通信对抗在电子战中的国防科学技术大学硕士院工程硕士学位论文重要性。调制识别技术作为通信对抗中的核心技术之一，受到了国内外学者、院校和研究机构的亲密关注和高度重视。随着计算机技术、通信技术、数字信号解决技术和高速专用器件的快速发展，以及有关理论的不停完善，调制识别技术得到了更加好地实现。但是，这一技术的研究远未成熟。一是由于通信环境的不停变化，通信技术的快速发展，通信信号的调制方式不停更新，而现有的调制识别技术只是针对特定的通信环境和调制类型设计的，含有很大的局限性。二是由于面对的随机因素诸多，加上实际无线信道的诸多不可拟定的影响，调制识别能够看做一种复杂的含有多个未知参数的多元模式识别问题，而现今模式识别的基础理论还尚不完善。总而言之，调制识别技术在不停发展，仍有许多研究工作有待进一步。文档来自于网络搜索1.2研究现状1969年4月，C.S.Weaver等在斯坦福大学技术报告上发表了第一篇研究调制方式自动识别的论文“采用模式识别技术实现调制类型的自动分类”。此后，国内外学者发表了大量有关调制识别的研究成果，每一种成果由于基于不同的背景，不同的规定，不同的应用环境，不同的分析角度等等方面，形成了调制识别领域百花争艳的局面。这些成果中提出了诸多各不相似的算法，但普通认为可归纳为两类：决策论办法和统计模式识别办法。不管是决策论办法还是模式识别办法，通信信号的自动调制识别事实上都是假设检查和统计推断这两个基本数学办法实现。由于本文采用的识别算法是一种统计模式识别办法，因此在后文侧重介绍统计模式识别办法。文档来自于网络搜索1.2.1决策论办法决策论办法又称最大似然假设检查办法，是采用概率论和假设检查理论来解决信号的调制识别问题。普通是根据信号的统计特性，通过理论分析与推导，得到统计检查量，然后与一种适宜的门限进行比较，从而形成判决准则来实现调制信号自动识别。在决策论办法中，普通把信号分类当作是一种多元假设检查问题，对应m种调制方式有m种假设检查H，i=1,2…...m文档来自于网络搜索在已发表的有关调制识别的文中，应用决策论办法重要有：1988-1990年，Polydoros和Kim介绍了一种区别2PSK和4PSK的决策论办法。其思想是采用高斯白噪声干扰下的数字调相信号的近似似然比函数，通过优化得到新的判决准则。该办法在信噪比不不大于0dB时，有较好的识别效果，但办法局限于对BPSK与QPSK信号的识别，且信噪比不大于0dB时识别性能较差。1994年，Long，Chugg和Polydoros将应用于低信噪比环境下的算法推广到高信噪比的环境，并用来识别加入幅度因素的QAM信；1995-年，Wei和Mendel提出了一种应用于数字幅度－相位调制信号的最大似然比办法。该办法应用于在加性高斯白噪声信道下，是基于星座图的调制分类办法。作者得到了基于抱负环境下的最大似然比分类器的理论性能，能够作为其它分类器的理论上限。1996年，Yang和Liu提出了一种对于MPSK信号的渐进优化算法的分类器。算法应用接受到MPSK信号的精确相位，应用傅立叶级数展开，得到的傅立叶系数与信噪比间有单调关系，由此得到分类准则。1998年，Boiteau和LeMartret提出了一种普通最大似然比分类器（GMLC）。作者得到了GMLC的公式，并将其应用于对于MPSK/M’PSK信号的分类，其中M>M’。作者指出这一公式是以前最大似然法讨论的普通性状况。年，Mobasseri使用含糊聚类算法从接受的有噪码元中重构信号的星座图，把重构的星座图看作多值非均匀分布的空间随机场，然后运用贝叶斯分类规则对QAM信号分类。年，ThomasA等人使用了QAM信号幅度和相位近似互相独立，运用幅度和相位的联合似然比函数进行分类。年，ZhijinZhao和TaoLang推导出一种更常规的qLLR统计体现式，理论上在较低信噪比下能够识别任意M的PSK信号，分类特性明显，但是其仿真成果显示该算法的门限值随参数变化而变化，并且需要假设已知载频和码元速率等先验条件。其它尚有某些算法，这里不再一一列举。文档来自于网络搜索决策论办法的优点是它从理论上确保了在最小错误代价下分类准则是最优的，并且对于算法的理论分析是完备的。但是，决策论调制分类算法的局限性也是很明显的，首先，它普通需要更多的先验知识，如载波频率、载波相位、码元速率、噪声类型和信噪比，甚至还需要匹配滤波所需的基带成型脉冲形式。先验知识缺少或不精确严重影响算法的性能，甚至造成算法失效。另首先，未知参量的存在造成似然比识别算法的统计量体现式非常复杂，计算量大，难于实时解决。普通需要对其进行简化解决，但简化解决的成果往往造成分类信息的丢失、调制类型的合并和分类性能的下降。文档来自于网络搜索1.2.2模式识别办法在模式识别办法中，调制识别能够看做是一种含有多个未知参数的多元模式识别问题。和其它模式识别问题同样，调制识别也是按照特性提取和分类识别两个环节完毕的。一种通用的调制方式模式识别系统重要由信号接受、特性提取和判决输出三部分构成，如图所示：文档来自于网络搜索信号接受部分涉及带通采样、A/D转换和实现信道隔离。特性提取部分从原始数据中提取表征信号调制样式的特性向量，完毕观察空间到特性空间的转换。类型识别部分的重要功效是在特性空间中用统计办法识别信号调制样式。能够看出，特性提取部分是调制信号模式识别办法的核心部分，特性的提取直接影响背面的类型识别部分的设计和性能。提取调制识别分类特性能够在时域进行，也能够在频域进行，惯用的分类特性涉及包络特性、相位特性、频率特性，频谱特性，高阶累积量等。文档来自于网络搜索数年来，研究人员提出了诸多新的分类特性，调制信号模式识别办法不停推陈出新。下面以分类特性为线索，概述近年来调制信号模式识别办法的重要成果。文档来自于网络搜索早期的模式识别办法是从包络采样或信号频谱中抽取识别特性，如1985T.G.Callaghan,J.L.Perry,J.K.Tjho和Watkins-Johnson等人提出了两种信号识别办法：一种是运用快速傅里叶变换，得到输入信号的频谱，再与各类调制信号的频谱作统计比较，从中判断输入信号调制类型。另一种办法是对时域特性抽取，基于模式识别的“相似”概念，运用输入信号的包络采样和过零点采样，建立类似于矢量距离定义的目的函数DISSQ(·)，按近来原则，即以DISSQ为最小对信号进行分类。将上述两种办法结合起来，可识别CW、AM、FM、SSB、OOK、FSK等信号，算法简朴，识别速度快，但识别效果受噪声影响很大，在SNR40dB能够对的鉴别，因此实用价值不大。文档来自于网络搜索P.M.Fabrizi、L.B.Lopes和G.B.Lockhart对上述时域采样识别办法作了改善，运用各调制信号的瞬时包络和频率变量的不同进行识别，简化了鉴别过程。算法的性能有了较大的改善，硬件的实现也简朴了许多，但对输入信号仍有较苛刻的规定，实际可识别信号规定SNR30dB。文档来自于网络搜索Y.T.Chan,L.G.Gadibois和P.Yansouni提出了运用包络方差与包络均值平方的比值R进行调制识别。该办法可识别FM、AM、SSB和DSB信号，办法简朴，易于实现，并且在理论上考虑了噪声的影响，故含有较好的识别性能，可靠识别的信噪比可达20dB。但该办法所运用的信号特性少，这在很大程度上已限制了算法的识别性能。文档来自于网络搜索1986年，Hipp,J.E提出了基于信号各阶统计有关矩变量的识别办法，开创了运用信号的统计特性进行识别分类的先河，增进了自动识别办法研究的发展。文档来自于网络搜索Liedtke首个提出将调制识别应用于数字调制。他提出了一种用于2ASK,2FSK,2PSK,4PSK,8PSK和CW等数字调制的调制识别器。这种算法采用的重要特性量有幅度直方图、频率直方图、相位差直方图、幅度方差和频率方差。文章指出，在SNR18dB能够识别一种无误差的信号，即全部信号的参数是确切已知的，但这种算法的硬件执行是非常复杂的。在此识别算法中，全部的模拟调制信号都被当作噪声分类。文档来自于网络搜索1995年，A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出了一种基于时域和频域综合的调制识别办法，之后又陆续提出若干改善办法。算法可识别AM、SSB、DSB、VSB、FM、AM_FM等模拟调制信号和MASK、MPSK、MFSK数字调制信号（M4）。算法的重要思想是从信号中抽取时域瞬时特性和频域特性，然后通过计算得出能够分辨不同调制信号的分类特性量，最后通过门限判决的方式进行调制分类。其中，识别门限普通需要通过大量的统计比较形成。该办法充足运用了信号多方面的有用特性，不仅识别类型多，并且含有良好的识别性能。文献指出，在SNR10dB，含有良好的识别效果。文档来自于网络搜索其它统计模式识别办法尚有诸多，例如Soliman和Hsue的基于获取信号相位统计矩的调制识别办法、Nagy多路系统的调制分类办法、Beidas和Weber的一种针对MFSK信号的调制分类办法、Ta的小波包分解办法和Reichert对基带通信信号复幅度进行非线性变换，运用谱线再生技术分类办法、胡延平等基于参数统计的调制分类办法、胡敏等运用信号的高阶统计量特性进行调制识别的办法等，在此不再一一列举。文档来自于网络搜索统计模式识别办法重要优点有理论分析简朴，提取的特性适应性较强，可用于多个类型的调制信号的识别，在高信噪比时，信号特性明显，易于提取，含有较好的识别性能。局限性方面重要是特性值容易受到噪声的干扰，判决门限的选择对算法性能影响比较大。另外，相对于决策论识别办法，模式识别办法还需要一定的训练样本。文档来自于网络搜索通信信号和调制方式2.1通信信号2.1.1模拟信号模拟信号是指信息参数在给定范畴内体现为持续的信号。或在一段持续的时间间隔内，其代表信息的特性量能够在任意瞬间呈现为任意数值的信号。重要是与离散的数字信号相对的持续的信号。模拟信号分布于自然界的各个角落，如每天温度的变化，而数字信号是人为的抽象出来的在幅度取值上不持续的信号。电学上的模拟信号重要是指幅度和相位都持续的电信号，此信号能够被模拟电路进行多个运算，如放大，相加，相乘等。模拟信号是指用持续变化的物理量表达的信息，其信号的幅度，或频率，或相位随时间作持续变化，如现在广播的声音信号，或图像信号等。文档来自于网络搜索不同的数据必须转换为对应的信号才干进行传输：模拟数据（模拟量）普通采用模拟信号(AnalogSignal)，例如用一系列持续变化的电磁波(如无线电与电视广播中的电磁波)，或电压信号(如电话传输中的音频电压信号)来表达；数字数据（数字量）则采用数字信号(DigitalSignal)，例如用一系列断续变化的电压脉冲(如我们可用恒定的正电压表达二进制数1，用恒定的负电压表达二进制数0)，或光脉冲来表达。当模拟信号采用持续变化的电磁波来表达时，电磁波本身既是信号载体，同时作为传输介质；而当模拟信号采用持续变化的信号电压来表达时，它普通通过传统的模拟信号传输线路(例如电话网、有线电视网)来传输。当数字信号采用断续变化的电压或光脉冲来表达时，普通则需要用双绞线、电缆或光纤介质将通信双方连接起来，才干将信号从一种节点传到另一种节点。文档来自于网络搜索模拟信号和数字信号之间能够互相转换：模拟信号普通通过PCM脉码调制(PulseCodeModulation)办法量化为数字信号，即让模拟信号的不同幅度分别对应不同的二进制值，例如采用8位编码可将模拟信号量化为2^8=256个量级，实用中常采用24位或30位编码；数字信号普通通过对载波进行移相(PhaseShift)的办法转换为模拟信号。计算机、计算机局域网与城域网中均使用二进制数字信号，现在在计算机广域网中实际传送的则现有二进制数字信号，也有由数字信号转换而得的模拟信号。但是更具应用发展前景的是数字信号。文档来自于网络搜索理论上，模拟信号的分辨率趋近无穷大。但是在实际状况中，模拟信号的分辨率经常会受噪声和信号摆率（slewrate）的限制。因此，现实中的模拟信号和数字信号的分辨率和带宽都有一定的限制。在某些非常复杂的模拟系统中，诸如非线性问题和噪声等效应会减少模拟信号的分辨率，以至于此时它的分辨率甚至低于特定的数字信号系统。类似的，当数字系统变得复杂时，数字数据流里会产生错误。在实际的系统中，往往需要综合应用两种形式的信号，从而达使系统获得最佳的工作性能。文档来自于网络搜索模拟信号的重要优点是其精确的分辨率，在抱负状况下，它含有无穷大的分辨率。与数字信号相比，模拟信号的信息密度更高。由于不存在量化误差，它能够对自然界物理量的真实值进行尽量逼近的描述。文档来自于网络搜索模拟信号的另一种优点是，当达成相似的效果，模拟信号解决比数字信号解决更简朴。模拟信号的解决能够直接通过模拟电路组件（例如运算放大器等）实现，而数字信号解决往往涉及复杂的算法，甚至需要专门的数字信号解决器。文档来自于网络搜索模拟信号的重要缺点是它总是受到杂讯（信号中不但愿得到的随机变化值）的影响。信号被多次复制，或进行长距离传输之后，这些随机噪声的影响可能会变得十分明显。在电学里，使用接地屏蔽（shield）、线路良好接触、使用同轴电缆或双绞线，能够在一定程度上缓和这些负面效应。噪声效应会使信号产生有损。有损后的模拟信号几乎不可能再次被还原，由于对所需信号的放大会同时对噪声信号进行放大。如果噪声频率与所需信号的频率差距较大，能够通过引入电子滤波器，过滤掉特定频率的噪声，但是这一方案只能尽量地减少噪声的影响。因此，在噪声在作用下，即使模拟信号理论上含有无穷分辨率，但并不一定比数字信号更加精确。尽管数字信号解决算法相对复杂，但是现有的数字信号解决器能够快速地完毕这一任务。另外，计算机等系统的逐步普及，使得数字信号的传输、解决都变得更加方便。诸如摄影机等设备都逐步实现数字化，尽管它们最初必须以模拟信号的形式接受真实物理量的信息，最后都会通过模拟数字转换器转换为数字信号，以方便计算机进行解决，或通过互联网进行传输。文档来自于网络搜索运用信号的调变技术，能够将信号转换成所需要的不同性质的模拟信号。例如，能够对正弦载波进行调幅、调频来达成特殊的工作目的。文档来自于网络搜索2.1.2数字信号数字信号指自变量是离散的、因变量也是离散的信号，这种信号的自变量用整数表达，因变量用有限数字中的一种数字来表达。在计算机中，数字信号的大小惯用有限位的二进制数表达，例如，字长为2位的二进制数可表达4种大小的数字信号，它们是00、01、10和11；若信号的变化范畴在-1~1，则这4个二进制数可表达4段数字范畴，即[-1,-0.5)、[-0.5,0)、[0,0.5)和[0.5,1]。由于数字信号是用两种物理状态来表达0和1的，故其抵抗材料本身干扰和环境干扰的能力都比模拟信号强诸多；在当代技术的信号解决中，数字信号发挥的作用越来越大，几乎复杂的信号解决都离不开数字信号；或者说，只要能把解决问题的办法用数学公式表达，就能用计算机来解决代表物理量的数字信号。文档来自于网络搜索数字信号特点：抗干扰能力强、无噪声积累。在模拟通信中，为了提高信噪比，需要在信号传输过程中及时对衰减的传输信号进行放大，信号在传输过程中不可避免地叠加上的噪声也被同时放大。随着传输距离的增加，噪声累积越来越多，以致使传输质量严重恶化。文档来自于网络搜索对于数字通信，由于数字信号的幅值为有限个离散值(普通取两个幅值)，在传输过程中即使也受到噪声的干扰，但当信噪比恶化到一定程度时，即在适宜的距离采用判决再生的办法，再生成没有噪声干扰的和原发送端同样的数字信号，因此可实现长距离高质量的传输。文档来自于网络搜索便于加密解决信息传输的安全性和保密性越来越重要，数字通信的加密解决的比模拟通信容易得多，以话音信号为例，通过数字变换后的信号可用简朴的数字逻辑运算进行加密、解密解决。文档来自于网络搜索便于存储、解决和交换数字通信的信号形式和计算机所用信号一致，都是二进制代码，因此便于与计算机联网，也便于用计算机对数字信号进行存储、解决和交换，可使通信网的管理、维护实现自动化、智能化。文档来自于网络搜索设备便于集成化、微型数字通信采用时分多路复用，不需要体积较大的滤波器。设备中大部分电路是数字电路，可用大规模和超大规模集成电路实现，因此体积小、功耗低。文档来自于网络搜索便于构成综合数字网和综合业务数字网采用数字传输方式，能够通过程控数字交换设备进行数字交换，以实现传输和交换的综合。另外，电话业务和多个非话业务都能够实现数字化，构成综合业务数字网。文档来自于网络搜索占用信道频带较宽一路模拟电话的频带为4kHz带宽，一路数字电话约占64kHz，这是模拟通信现在仍有生命力的重要因素。随着宽频带信道(光缆、数字微波)的大量运用(一对光缆可开通几千路电话)以及数字信号解决技术的发展(可将一路数字电话的数码率由64kb/s压缩到32kb/s甚至更低的数码率)，数字电话的带宽问题已不是重要问题了。文档来自于网络搜索以上介绍可知，数字通信含有诸多优点，因此各国都在主动发展数字通信。近年来，我国数字通信得到快速发展，正朝着高速化、智能化、宽带化和综合化方向迈进。文档来自于网络搜索信号的数字化需要三个环节：抽样、量化和编码。抽样是指用每隔一定时间的信号样值序列来替代原来在时间上持续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。量化是用有限个幅度值近似原来持续变化的幅度值，把模拟信号的持续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。编码则是按照一定的规律，把量化后的值用二进制数字表达，然后转换成二值或多值的数字信号流。这样得到的数字信号能够通过电缆、微波干线、卫星通道等数字线路传输。在接受端则与上述模拟信号数字化过程相反，再通过后置滤波又恢复成原来的模拟信号。上述数字化的过程又称为脉冲编码调制。文档来自于网络搜索抽样话音信号是模拟信号，它不仅在幅度取值上是持续的，并且在时间上也是持续的。要使话音信号数字化并实现时分多路复用，首先要在时间上对话音信号进行离散化解决，这一过程叫抽样。所谓抽样就是每隔一定的时间间隔T，抽取话音信号的一种瞬时幅度值(抽样值)，抽样后所得出的一系列在时间上离散的抽样值称为样值序列。抽样后的样值序列在时间上是离散的，可进行时分多路复用，也可将各个抽样值通过量化、编码变换成二进制数字信号。理论和实践证明，只要抽样脉冲的间隔T≤1/（2fm）(或f≥2fm)(fm是话音信号的最高频率)，则抽样后的样值序列可不失真地还原成原来的话音信号。文档来自于网络搜索例如，一路电话信号的频带为300～3400Hz，fm=3400Hz，则抽样频率fs≥2×3400=6800Hz。如按6800Hz的抽样频率对300～3400Hz的电话信号抽样，则抽样后的样值序列可不失真地还原成原来的话音信号，话音信号的抽样频率普通取8000Hz。对于PAL制电视信号。视频带宽为6MHz，按照CCIR601建议，亮度信号的抽样频率为13.5MHz，色度信号为6.75MHz。文档来自于网络搜索量化抽样把模拟信号变成了时间上离散的脉冲信号，但脉冲的幅度仍然是模拟的，还必须进行离散化解决，才干最后用数码来表达。这就要对幅值进行舍零取整的解决，这个过程称为量化。量化有两种方式，量化方式中，取整时只舍不入，即0～1伏间的全部输入电压都输出0伏，1～2伏间全部输入电压都输出1伏等。采用这种量化方式，输入电压总是不不大于输出电压，因此产生的量化误差总是正的，最大量化误差等于两个相邻量化级的间隔Δ。量化方式在取整时有舍有入，即0～0.5伏间的输入电压都输出0伏，0.5～1?5伏间的输出电压都输出1伏等等。采用这种量化方式量化误差有正有负，量化误差的绝对值最大为Δ/2。因此，采用有舍有入法进行量化，误差较小。文档来自于网络搜索实际信号能够当作量化输出信号与量化误差之和，因此只用量化输出信号来替代原信号就会有失真。普通说来，能够把量化误差的幅度概率分布当作在-Δ/2～+Δ/2之间的均匀分布。能够证明，量化失真功率?，即与最小量化间隔的平方成正比。最小量化间隔越小，失真就越小。最小量化间隔越小，用来表达一定幅度的模拟信号时所需要的量化级数就越多，因此解决和传输就越复杂。因此，量化既要尽量减少量化级数，又要使量化失真看不出来。普通都用一种二进制数来表达某一量化级数，通过传输在接受端再按照这个二进制数来恢复原信号的幅值。所谓量化比特数是指要分辨全部量化级所需几位二进制数。例如，有8个量化级，那么可用三位二进制数来分辨，由于，称8个量化级的量化为3比特量化。8比特量化则是指共有个量化级的量化。文档来自于网络搜索量化误差与噪声是有本质的区别的。由于任一时刻的量化误差是能够从输入信号求出，而噪声与信号之间就没有这种关系。能够证明，量化误差是高阶非线性失真的产物。但量化失真在信号中的体现类似于噪声，也有很宽的频谱，因此也被称为量化噪声并用信噪比来衡量。文档来自于网络搜索上面所述的采用均匀间隔量化级进行量化的办法称为均匀量化或线性量化，这种量化方式会造成大信号时信噪比有余而小信号时信噪比局限性的缺点。如果使小信号时量化级间宽度小些，而大信号时量化级间宽度大些，就能够使小信号时和大信号时的信噪比趋于一致。这种非均匀量化级的安排称为非均匀量化或非线性量化。数字电视信号大多采用非均匀量化方式，这是由于模拟视频信号要通过校正，而校正类似于非线性量化特性，可减轻小信号时误差的影响。文档来自于网络搜索对于音频信号的非均匀量化也是采用压缩、扩张的办法，即在发送端对输入的信号进行压缩解决再均匀量化，在接受端再进行对应的扩张解决。文档来自于网络搜索现在国际上普遍采用容易实现的A律13折线压扩特性和μ律15折线的压扩特性。我国规定采用A律13折线压扩特性。文档来自于网络搜索采用13折线压扩特性后小信号时量化信噪比的改善量可达24dB，而这是靠牺牲大信号量化信噪比(亏损12dB)换来的。文档来自于网络搜索编码抽样、量化后的信号还不是数字信号，需要把它转换成数字编码脉冲，这一过程称为编码。最简朴的编码方式是二进制编码。具体说来，就是用n比特二进制码来表达已经量化了的样值，每个二进制数对应一种量化值，然后把它们排列，得到由二值脉冲构成的数字信息流。编码过程在接受端，能够按所收到的信息重新构成原来的样值，再通过低通滤波器恢复原信号。用这样方式构成的脉冲串的频率等于抽样频率与量化比特数的积，称为所传输数字信号的数码率。显然，抽样频率越高，量化比特数越大，数码率就越高，所需要的传输带宽就越宽文档来自于网络搜索除了上述的自然二进制码，尚有其它形式的二进制码，如格雷码和折叠二进制码等，表2－1示出了这三种二进制码。这三种码各有优缺点：(1)自然二进制码和二进制数一一对应，简朴易行，它是权重码，每一位都有拟定的大小，从最高位到最低位依次为，能够直接进行大小比较和算术运算。自然二进制码能够直接由数/模转换器转换成模拟信号，但在某些状况，例如从十进制的3转换为4时二进制码的每一位都要变，使数字电路产生很大的尖峰电流脉冲。(2)格雷码则没有这一缺点，它在相邻电平间转换时，只有一位生变化，格雷码不是权重码，每一位码没有拟定的大小，不能直接进行比较大小和算术运算，也不能直接转换成模拟信号，要通过一次码变换，变成自然二进制码。(3)折叠二进制码沿中心电平上下对称，适于表达正负对称的双极性信号。它的最高位用来分辨信号幅值的正负。折叠码的抗误码能力强。文档来自于网络搜索表2－1多个二进制码量化电平量化电平自然二进制码格雷码折叠二进制码011001在通信理论中，编码分为信源编码和信道编码两大类。所谓信源编码是指将信号源中多出的信息除去，形成一种适合用来传输的信号。为了克制信道噪声对信号的干扰，往往还需要对信号进行再编码，编成在接受端不易为干扰所弄错的形式，这称为信道编码。为了对付干扰，必须耗费更多的时间，传送某些多出的重复信号，从而占用了更多频带，这是通信理论中的一条基本原理。文档来自于网络搜索2.2通信调制方式2.2.1模拟调制技术幅度调制（AM）最惯用的和最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。常见的调幅（AM）、双边带（DSB）、单边带（SSB）等调制就是幅度调制的几个典型实例；而频率调制（FM）是角度调制中被广泛采用的一种。幅度调制（AM）幅度调制就是用调制信号去控制高频载波的幅度，使其随调制信号作线性变化的过程。原则幅度调制就是常规双边带调制，简称调幅（AM）。假设消息信号m(t)的均值为0，将其叠加一种直流分量A0后与载波相乘（图2-1），即可形成调幅信号。文档来自于网络搜索其时域体现式为：式中A0为外加的直流分量；m(t)能够是确知信号，也能够是随机信号。若m(t)为确知信号，则AM信号的频域体现式为：文档来自于网络搜索设定消息信号m(t)由一阶自回归模型产生，直流分量A0=maxm(t)+1，载波幅度A=1，载波频率cf=150kHz，采样频率sf=1200kHz，进行MATLAB仿真得到AM信号，其时域波形和频谱（幅度谱）如图2-2和图2-3所示。文档来自于网络搜索AM信号的总功率涉及载波功率和边带功率两部分。只有边带功率与调制信号有关，也就是说，载波分量不携带信息。即使在“满调幅"时，载波分量仍然占据着大部分功率，而含有用信息的两个边带占有的功率较小。因此，从功率上讲，AM信号的功率运用率比较低。AM的优点在于系统构造简朴，价格低廉。因此至今调幅仍广泛用于无线电广播。文档来自于网络搜索克制载波双边带调制（DSB）在AM信号中，载波分量并不携带信号，信息完全由边带传送。如果在AM调制模型图2-1中将直流A0去掉，就可得到一种高调制效率的调制方式——克制载波双边带调制（DSB-SC），简称双边带调制（DSB）。其时域体现式为文档来自于网络搜索式中，假设m(t)的平均值为0。DSB的频谱与AM的谱相近，只是没有了在c处的函数，即设定消息信号m(t)由一阶自回归模型产生，载波幅度A=1，载波频率cf=150kHz，采样频率sf=1200kHz，进行MATLAB仿真得到DSB信号，其时域波形和频谱如图2-4和图2-5所示。文档来自于网络搜索由于不存在载波分量，DSB信号的调制效率是100%，即全部功率都用于信息传输。从其时域波形能够看出，DSB信号的包络不再与调制信号变化规律一致，在调制信号m(t)的过零点处出现载波反相。文档来自于网络搜索DSB信号即使节省了载波功率，但它所需的传输带宽仍是调制信号带宽的两倍，与AM信号带宽相似。单边带调制（SSB）单边带调制（SSB）是将双边带调制中的一种边带滤掉，仅传输其中一种边带的调制方式。根据滤除办法的不同，产生SSB信号的办法有滤波器法和移相法两种。滤波器法是先产生一种双边带信号，然后让其通过一种边带滤波器，滤除不个、要的边带，即可得到单边带信号。它是最简朴也是最惯用的办法其原理框图如图2-6所示。文档来自于网络搜索图2-6中，H(w)单边带滤波器的传输函数，含有抱负高通或低通特性。SSB信号的频域体现式为SSB信号的时域体现式为移相法是运用相移网络，对载波和调制信号进行适宜的相移，方便在合成过程中将其中的一种边带抵消而获得SSB信号。其技术难点是宽带移相网络的制作，在这里不做详述。文档来自于网络搜索设定消息信号m(t)由一阶自回归模型产生，载波幅度A=1，载波频率cf=150kHz，采样频率sf=1200kHz，进行MATLAB仿真得到SSB信号，其时域波形和频谱如图2-7和图2-8所示。文档来自于网络搜索总而言之，SSB信号的实现比AM、DSB要复杂，但SSB调制方式在传输信息时，不仅能够节省发射功率，并且它所占有的频带宽度减少了二分之一。它现在已成为短波通信中一种重要的调制方式。文档来自于网络搜索2.2.2数字调制技术与模拟通信相比，数字通信含有许多优良的特性，它的重要缺点就是设备复杂并且需要较大的传输带宽。近年来，随着大规模集成电路的出现，数字系统的设备复杂程度和技术难度大大减少，同时高效的数据压缩技术以及光纤等大容量传输介质的使用正逐步使带宽问题得到理解决。因此，数字传输方式日益受到欢迎。文档来自于网络搜索数字调制就是指用数字基带信号控制载波，把数字基带信号变换为数字带通信号的过程。数字调制与模拟调制的基本原理相似，但数字信号有离散取值的特点。因此数字调制技术有两种办法：一是运用模拟调制的办法去实现数字调制，即把数字调制当作模拟调制的一种特例；二是运用数字信号的离散取值特点通过开核心控载波，从而实现数字调制。这种办法普通称为键控法，例如对载波的振幅、频率和相位进行键控，能够获得振幅键控（ASK）、频移键控（FSK）和相移键控（PSK）三种基本的数字调制方式。文档来自于网络搜索幅度键控（ASK）幅度键控是运用载波的幅度变化来传输数字信息，而其频率和初始相位保持不变。当调制信号是二进制数字基带信号时，则称为二进制幅度键控（2ASK）。在2ASK中，载波的幅度只有两种变化状态，分别对应二进制信息“0”或“1”。文档来自于网络搜索2ASK信号的普通体现式为：设定调制信号s(t)由二进制随机数字序列映射产生，载波幅度A=1，载波频率cf=150kHz，采样频率sf=1200kHz，码元速率sr=12.5KHz，进行MATLAB仿真得到2ASK信号，其时域波形和频谱如图2-11和图2-12所示。文档来自于网络搜索多进制幅度键控（MASK）是二进制幅度键控的推广。MASK信号的载波幅度有M种取值，在每个符号时间间隔Ts内发送M种幅度中的一种幅度的载波信号。MASK信号的普通体现式为:文档来自于网络搜索设定调制信号s(t)由四进制随机数字序列映射产生，其它参数和2ASK仿真相似，进行MATLAB仿真得到4ASK信号，其时域波形和频谱如图2-13和图2-14所示。文档来自于网络搜索2ASK是20世纪初最早运用于无线电报中的数字调制方式之一。但是，ASK传输技术受噪声影响很大。噪声电压和信号一起变化了振幅。在这种状况下，“0”可能变为“1”，“1”可能变为“0”。能够想象，对于重要依赖振幅来识别比特的ASK调制办法，噪声是一种很大的问题。由于ASK是受噪声影响最大的调制技术，现已较少应用，但是，2ASK经常作为研究其它数字调制的基础。文档来自于网络搜索频移键控（FSK）频移键控是运用载波的频率变化来传递数字信息。在2FSK中，载波的频率随二进制基带信号在f1和f2两个频率点间变化。故其体现式为：文档来自于网络搜索另外，2FSK信号能够当作是两个不同载频的2ASK信号的叠加。因此，2FSK信号的时域体现式又可写成：文档来自于网络搜索2FSK信号的体现式可简化为：设定调制信号s(t)及其它参数和2ASK相似，进行MATLAB仿真得到2FSK信号，其时域波形和频谱如图2-15和图2-16所示。文档来自于网络搜索多进制频移键控（MFSK）同样是2FSK的简朴推广，在此不做详述。设