基于特征提取的單

賈子欣　趙潤卓

摘要：調制識別作為處理信號的基礎，將圍繞QPSK，8PSK，16QAM三種調制類型的單信號和同頻同調制的混合信號展開研究。通過分析信號的高階累積量特征和四次方譜線特征，對單信號和混合信號進行區分，并將信號的調制方式進行高效識別。針對信噪比和幅度比對識別算法性能的影響，進行了一系列的仿真試驗，算法簡單可行，對信號參數要求較低，具有工程應用前景。通過仿真實驗發現，在信噪比大于5dB時，該算法的準確識別率可達到95%。

關鍵詞：同頻同調制混合信號;調制識別;高階累積量;四次方譜線特征

中圖分類號：TN927 文獻標志碼：A 文章編號：1008-1739（2021）14-70-4

0引言

無線電通信技術的迅速發展和廣泛普及，使得信號環境日益復雜。對于接收到的衛星信號，不僅有各種調制類型的單信號，也越來越多地出現混合信號。大多數混合信號，主要來自于通過PCMA進行通信所產生的混合信號。進行PCMA通信的雙方使用同一頻帶，同時向衛星發送同種調制樣式的信號，衛星接收到信號經過線性疊加后透明轉發給雙方，此時，地面接收到的就是PCMA混合信號。組成該混合信號的兩分量信號參數相差不大甚至相同，在時域與頻域都發生重疊，是對稱的混合信號。目前，單信號的調制識別算法主要基于高階累積量、星座圖、瞬時特征量等特征參數，而對于同頻同調制類型的混合信號的調制識別研究相對較少。文獻都是通過構造幾種特征參量進行閾值判決對混合信號來調制識別，具有一定的效果。本文將改進上述識別算法所存在的不足，設計一種調制識別算法能有效地對單信號和混合信號的調制方式進行識別。

1信號模型

在衛星通信系統中，利用PCMA技術進行通信的原理如圖1所示，2路上行信號具有完全相同（或幾乎相同）的中心頻率和帶寬，符號速率和周期也相同，并且基帶數字信號也采用同種調制樣式。

對3種混合信號的特征參數F₃在各信噪比下的真實參數值進行仿真，結果如圖4所示。

通過圖4可以發現，信噪比在0～25 dB范圍內，16QAM混合信號的特征參數值與其余2種混合信號的參數值不同，因此選取F₃作為識別出16QAM混合信號的特征參數。

3基于四次方譜線的分類特征

對于不同調制類型的數字信號，其高次方譜的圖像也各不相同。是否存在離散譜線，出現離散譜線的位置等根據調制方式的不同而存在差別。對于QPSK單信號來說，其四次方譜線圖存在離散譜線，而8PSK單信號的四次方譜線圖則沒有。由于混合信號可以視為2個單信號的線性疊加，因此混合信號的四次方譜也近似等于2個單信號的四次方譜疊加，在單信號出現離散譜線的位置，混合信號也會成對存在離散譜線。若兩分量信號的載頻差異非常小，離散譜線甚至會重合。因此頻偏對PCMA信號譜線特征的影響只有譜線個數的變化。

因此只需知曉接收信號的四次方譜線中是否存在離散譜線，即可區分QPSK和8PSK兩種調制類型的PCMA信號。綜上所述，可以將譜線特征作為進一步識別調制樣式的特征參數之一。

4仿真實驗

為驗證上述方法的可行性，設計整體識別流程如圖5所示。以高斯白噪聲作為信道干擾，信號的符號序列以二進制隨機產生，每個信號樣本的長度為4096個符號，升余弦成型濾波器的滾降系數均為α=0.35，過采樣倍數為N=10，兩分量信號的歸一化頻偏為1×10^-4，相位偏移為[0，2π]范圍內隨機產生，兩分量信號的時延為一個符號內隨機產生。信號過高斯白噪聲信道，混合信號中的分量信號幅度均相同。

信噪比在0～25dB范圍內，各種調制信號的識別率隨信噪比變化如圖6所示。

由圖6可以看出，當信噪比大于5dB時，QPSK，8PSK，16QAM三種調制類型的單信號和混合信號可以有效區分并識別出其調制樣式，識別正確率都可以達到95%以上，整體效果較佳。

5性能分析

為驗證混合信號的幅度比對識別性能的影響，將信噪比設置為15 dB，分別仿真兩信號幅度比在0.6～1之間的識別效果，如圖7所示。

由圖7可知，3種調制類型的混合信號的識別率在幅度比大于0.8之后仍可達到95%以上。再驗證歸一化頻偏對識別性能的影響，分別對歸一化頻偏為10^-6-1范圍內的每個量級進行仿真，信噪比設置為15dB，各量級頻偏下的結果如圖8所示。

從圖8可知，在3種調制類型的混合信號的識別率在歸一化頻偏為10^-6-1范圍內均能達到95%以上。

6結束語

通過對接收信號進行處理并將高階累積量和四次方譜線作為特征參數，對3種調制類型的單一混信號進行調制識別，最后形成一套識別流程。通過仿真試驗，證實了算法的可行性和性能，當信噪比在5～25 dB范圍內，整體識別率均能達到95%以上。通過對算法分析，算法性能穩定，在一定范圍內不受幅度比、頻偏影響，具有適用性。但本文只研究了高斯信道下的性能，對復雜噪聲和衰落信道下算法的實現還有待繼續研究。