基于高階累積量的調制制式識別

張曉燕+劉涵+鄭秋云+何時秋+李默

摘 要：本文利用截獲信號的高階累積量為特征參數，實現了6種常用調制信號的分類識別，調試信號分別為：2ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK and 16QAM.最后通過仿真驗證了所提取的特征參數能夠有效識別6種不同的調制信號，并能很好的抑制高斯白噪聲的影響，具有良好的抗噪性。

關鍵詞：高階累積量 特征參數 調制信號

1 引言

截獲信號的調試制式識別一直是通信領域重要的研究課題，在軍事、民用、帶寬通信和自適應傳輸等方面都具有很高的實用價值。目前利用高階累積量識別截獲信號的調試制式識別是一個研究熱點，這是由于大于二階累積量下高斯白噪聲恒為零[1]，對包含高斯白噪聲的截獲信號轉換到累積量或累積量譜域處理，就可以剔除高斯白噪聲的影響，抗噪性能較好。考慮到信號六階累積量以上計算復雜度高，本文通過二階、四階累積量實現對高斯白噪聲信道下六種信號的有效識別。

2 高階累積量

2.1定義

從文獻[2]中隨機向量的矩陣和累積函數之間關系中，可以推廣到平穩隨機過程中，即對于具有零均值的平穩隨機過程x（k），并定義

，有如下定義的2階和4階累積量。

（2-1）

（2-2）

（2-3）

（2-4）

（2-5）

2.2 特征參數

高階累積量不能直接用于截獲信號的識別，可通過轉換變成特征參數后進行識別調制信號，提取特征參數定義如下：

（2-6）

（2-7）

（2-8）

2.3 仿真分析

步驟1： 通過特征參數1識別兩大類信號：2ASK、2PSK和4PSK、2FSK、4FSK、16QAM。前者理論值為1，后者理論值為0；

步驟2： 接著通過特征參數2識別4PSK、16QAM 和 2FSK、4FSK 兩類信號，前者數值為1，后者數值為0；。

步驟3： 然后利用特征參數3可識別 2PSK 和 2ASK信號 ，前者數值為2，后者數值為1；

步驟4： 最后使用特征參數3能識別出4PSK 和16QAM 信號。 前者數值為1 ，后者數值 6.8。從圖2-1中可看出， 當信噪比大于10dB時，夠能有效區分兩信號。

3 結論

在截獲信號處理方面，調制制式的自動識別一直是研究重點。對此，本文提出了一種基于高階累積量的調制制式自動識別方法，仿真結果表明，在高斯白噪聲信道下，僅利用二階和四節累積量提取特征參數就能有效識別該6種調制信號，驗證了算法的有效性以及抗噪性能良好。

參考文獻：

[1] 呂新正，魏平.利用高階累積量實現數字調制信號的自動識別[J].電子對抗技術，2004， 19（6）： 3-6.

[2] A. Swami and B. M. Sadler， “Hierarchical digital modulation classification using cumulants，” IEEE Trans. Commun.， vol. 48， no . 3， pp. 416-429， Mar. 2000.