基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法.pdf

本发明公开了基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法；它包括以下步骤：对接收到的信号进行求波峰运算得峰值位置序列；对峰值位置序列做线性拟合，并求两者的差值序列；对差值序列做线性拟合得判别参数；根据判别参数与设定阈值的比较以对接收信号进行分类，最终对各种信号调制类型进行识别并输出判断结果。本发明原理简单，计算量小，便于实现。

权利要求书1.  基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，其特征是，包括以下步骤：对接收到的信号进行求波峰运算得峰值位置序列；对峰值位置序列做线性拟合，并求两者的差值序列；对差值序列做线性拟合得判别参数；根据判别参数与设定阈值的比较以对接收信号进行分类，最终对各种信号调制类型进行识别并输出判断结果。2.  如权利要求1所述的基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，其特征是，包括如下步骤：步骤(1)：求接收信号峰值所在点得峰值位置序列peak(m)；步骤(2)：对序列peak(m)做线性拟合，得到拟合序列linear_peak(m)；步骤(3)：对序列peak(m)和拟合序列linear_peak(m)做差，得拟合差值序列peak_dif(m)；步骤(4)：对拟合差值序列peak_dif(m)做直线拟合，得均方误差peak_mse；步骤(5)：均方误差peak_mse与设定阈值δ1进行比较，若peak_mse＜δ1，则进行步骤(6)，否则进入步骤(7)；步骤(6)：均方误差peak_mse与设定阈值δ2进行比较，若满足peak_mse＜δ2，则接收信号为LFM，否则为NLFM；步骤(7)：均方误差peak_mse与设定阈值δ3进行比较，若满足peak_mse＞δ3，则接收信号为NS，不满足则进入步骤(8)；步骤(8)：对接收信号做绝对值运算得|x(n)|，对其做傅里叶运算，计算主峰值和次峰值的比值peak_ratio，然后比值peak_ratio与设定阈值δ4进行比较，若满足peak_ratio＞δ4，则接收信号为BPSK，否则为QPSK。3.  如权利要求2所述的一种基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，其特征是，所述步骤(1)的步骤为：接收信号x(n),n＝1,2,...,N，若n满足x(n1-1)＜x(n1)且x(n1)＞x(n1+1)，1＜n1＜N-1，则n1为波峰位置，得峰值位置序列peak(m)，0＜m＜N。

说明书基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法
技术领域
本发明涉及一种基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法。
背景技术
伴随着通信技术的快速发展，通信环境日益复杂，对信号的调制识别提出了更高的要求。信号调制方式识别广泛应用于通信中，在民用通信中，信号调制方式识别用于信号确认、干扰识别、和频谱监测等方面，在军用通信领域中，信号调制方式识别用于通信电子战、电子侦察测向和电子干扰等方面，因而信号调制方式识别技术在通信领域是不可或缺的关键技术。
信号调制方式识别方法主要有以下几种方式：基于时频特征参数的识别方法，该方法虽然具有较好的抗噪性能，但涉及到多维空间运算，计算复杂，运算量大；基于高阶累积量的识别方法，该方法能较好的抑制高斯白噪声，对相位偏差不敏感，但对载频变化很敏感，即使较小的载频误差也会造成识别性能的下降；基于小波变换的识别方法通过提取信号的瞬时信息并以此判断信号的调制方式，但该方法的难点在于尺度因子的选取，其决定了信号调制方式识别的准确率，而其最佳值的选取又需要一定的先验信息。
上述信号调制方式识别方法算法复杂，运算量大，对系统的要求比较高，且在非协作通信环境下，先验信息的获取具有一定得难度，这些问题都对信号调制方式识别带来了一定得难度。
信号调制方式识别就是在接收信号信息未知的前提下，确定信号的调制方式和相应的参数，从而为信号解调提供必要的信息，因此调制方式识别在军事和民用领域都有着非常重要的应用。如何实现信号调制方式的快速有效识别成为研究的热点与难点。一种典型识别常规信号(Normal Signal，NS)、二相编码(Binary Phase Shift Keying，BPSK)、四相编码(Quardrature Phase Shift Keying，QPSK)、线性调频(Linear Frequency Modulation，LFM)方法的简要流程如图1所示：
步骤(1)：接收到的一段通信信号x(n)；
步骤(2)：对x(n)做短时傅里叶变换得时频矩阵tfr(n,m)；
步骤(3)：对tfr(t,f)做求极值运算得时频曲线s(n)；
步骤(4)：对s(n)做直线拟合得均方误差s_mse；
步骤(5)：若满足s_mse＞δ则进入步骤(6)，否则进入步骤(7)，其中δ为实验所得经 验阈值；
步骤(6)：对接收信号做平方运算，然后做FFT，计算主次峰值之比P，满足P>1则信号为BPSK，否则为BPSK；
步骤(7)：判断拟合系数是否大于0.01，如果是为LFM，如果否就为NS。
其中所涉及到的短时傅里叶变换运算复杂，计算量大，信号平方求拟合误差也涉及到大量的运算，对系统硬件要求较高，实时性效果不理想。
现有技术方案中存在的不足：运算复杂，计算量大，硬件成本高。有些方法的实现需要一定的先验信息，在非协作通信环境中识别准确率下降。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提出一种基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，它具有在相同条件下可以快速对包括NS、BPSK、QPSK、LFM以及非线性调频(Non-Linear Frequency Modulation，NLFM)进行识别，且识别准确率较高的优点。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，包括以下步骤：对接收到的信号进行求波峰运算得峰值位置序列；对峰值位置序列做线性拟合，并求两者的差值序列；对差值序列做线性拟合得判别参数；根据判别参数与设定阈值的比较以对接收信号进行分类，最终对各种信号调制类型进行识别并输出判断结果。
基于峰值位置判别的信号调制方式识别方法，包括如下步骤：
步骤(1)：求接收信号峰值所在点得峰值位置序列peak(m)；
步骤(2)：对序列peak(m)做线性拟合，得到拟合序列linear_peak(m)；
步骤(3)：对序列peak(m)和拟合序列linear_peak(m)做差，得拟合差值序列peak_dif(m)；
步骤(4)：对拟合差值序列peak_dif(m)做直线拟合，得均方误差peak_mse；
步骤(5)：均方误差peak_mse与设定阈值δ1进行比较，若peak_mse＜δ1，则进行步骤(6)，否则进入步骤(7)；
步骤(6)：均方误差peak_mse与设定阈值δ2进行比较，若满足peak_mse＜δ2，则接收信号为LFM，否则为NLFM；
步骤(7)：均方误差peak_mse与设定阈值δ3进行比较，若满足peak_mse＞δ3，则接收信 号为NS，不满足则进入步骤(8)；
步骤(8)：对接收信号做绝对值运算得|x(n)|，对其做FFT运算，计算主峰值和次峰值的比值peak_ratio，然后比值peak_ratio与设定阈值δ4进行比较，若满足peak_ratio＞δ4，则接收信号为BPSK，否则为QPSK。
所述步骤(1)的步骤为：接收信号x(n),n＝1,2,...,N，若n满足x(n1-1)＜x(n1)且x(n1)＞x(n1+1)，1＜n1＜N-1，则n1为波峰位置，得峰值位置序列peak(m)，0＜m＜N。
本发明的有益效果：
1快速有效识别信号调制方式一直以来都是研究的热点和难点，本发明就是针对上述问题，提出一种易于实现、运算复杂度低的信号调制方式识别方法，能对未知先验信息的NS、BPSK、QPSK、LFM以及NLFM信号的调制方式进行快速有效地识别。
2原理简单，计算量小，易于实现，线性拟合采用的是直线拟合，稳健性好且不涉及复杂运算，易于工程实现。可以实现对不同调制方式信号的有效识别，明显提高系统的性能。
附图说明
图1为现有技术的信号识别算法流程；
图2为本发明的算法流程图；
图3(a)为NS调制信号峰值差值图；
图3(b)为MPSK调制信号峰值差值图；
图3(c)为LFM调制信号峰值差值图；
图3(d)为NLFM调制信号峰值差值图；
图4(a)为BPSK信号FFT变换图；
图4(b)为|BPSK|信号FFT变换图
图4(c)为QPSK信号FFT变换图
图4(d)为|QPSK|信号FFT变换图。
图5为本发明调制识别准确率与信噪比关系图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
算法的基本流程如图2所示。
算法的基本步骤为：
(1)求接收信号峰值所在点得峰值位置序列peak(m)；
(2)对序列peak(m)做线性拟合得拟合序列linear_peak(m)；
(3)对上述两序列做差得拟合差值序列peak_dif(m)；
(4)对peak_dif(m)做线性拟合，得均方误差peak_mse；
(5)peak_mse与设定阈值δ1进行对比，满足peak_mse＜δ1则进行步骤(6)，否则进入步骤(7)；
(6)peak_mse与设定阈值δ2进行对比，满足peak_mse＜δ2则为NLFM，不满足为LFM；
(7)peak_mse与设定阈值δ3进行对比，满足peak_mse＞δ3则为NS，不满足则进入步骤(8)；
(8)对接收信号采样点值取绝对值，进行FFT运算，由最大峰值与其附近点值之和得一比值，与设定阈值δ4进行对比，满足peak_mse＞δ4则为BPSK，否则为QPSK。
图3(a)、图3(b)、图3(c)、图3(d)为不同调制方式信号的peak_dif(m)的时域图，根据图中所示，不同调制方式的信号峰值位置拟合差值具有明显的差异，因此可以根据拟合差值对接收信号的调制方式进行判断，并得到良好的估计效果。
对于MPSK信号中的BPSK和QPSK信号的分类识别可通过对接收信号取绝对值后再进行FFT变换，进行判别，由图4(a)、图4(b)、图4(c)、图4(d)可得，|BPSK|和|QPSK|的FFT峰值点具有明显的不同，可以此为依据进行判别。
本发明对NS，LFM，NLFM，BPSK，QPSK共5种数字信号进行调制识别实验，其5种数字调制信号的识别准确率随SNR的变化如图5所示。信噪比为8dB时对于BPSK，QPSK，LFM，NLFM的识别率均达到100％，当信噪比为10dB时，5种信号均可以准确识别。
本发明可对上述5种信号中的1种或者多种进行识别，若其中缺少某种信号，则在识别过程中直接跳过，不影响对其余信号的识别。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。