CN101834819B - 基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置 - Google Patents

Abstract

基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置，属于通信领域，本发明为解决利用A.K.Nandi和E.E.Azzouz提供的判决树进行自动识别存在正确率低，识别时间长的问题。本发明基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置包括调制信号接收模块将接收的调制信号通过瞬时特征归一化处理模块和调制方式特征参数提取模块后，通过调制方式粗分类判断模块进行粗分类，然后再通过振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块进行详细分类；基于平行判决的数字调制方式识别装置与之不同的地方在于接收的数字调制信号，且粗分及详细分类时的模块内部结构不同。

Description

基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置

技术领域

本发明涉及基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置，属于通信领域。

背景技术

数字或模拟调制方式的分类在通信的一些应用中扮演着十分重要的角色，如信号的确认、干扰的判定、监测、电子对抗与军事威胁分析等，都需要对信号调制方式进行识别，因此，如何正确识别信号的调制方式已成为通信领域的一个重要研究课题之一。

基于统计模式识别的决策理论方法通常根据信号的统计特性，基于耗费函数最小化原则，导出统计检验量即特征参数，以形成判决门限及其相应准则。英国学者A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出了一种简化的决策理论算法，它的流程图如图5所示，要识别的数字调制方式包括2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK和QPSK这几种常用的数字调制信号。各种调制方式统一的数学表达式：

$s\left(t\right)=\mathrm{Re}\left[\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{a}_{n}g(t-\mathrm{nT})e^{j(2{\mathrm{\πf}}_{c}t+{\mathrm{\θ}}_c)}{e}^{{\mathrm{j\θ}}_n}\right]+n\left(t\right)$

其中a_n是调制码元，g(t)为成形函数，f_c和θ_c分别是载波频率和相位，θ_n为调制相位，n(t)为高斯白噪声。

从这些调制方式可以看出，它们中有的是幅度调制，有的是相位调制，还有的是幅度和相位两种调制信息都有。因此可以从接收信号中提取出信号的瞬时幅度、相位和频率，并由这些瞬时参数构造出一些特征参数，通过设置的特定门限来区分不同的调制方式。

该方式利用5个特征参数进行识别，并能得到较高的识别正确率，这5个特征参数分别为：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值γ_max、零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa、非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差σ_dp、非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σ_ap、非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差σ_af。

利用5个特征参数进行识别，并能得到较高的识别正确率。该方法简单易行，适合实时分析。

通过对A.K.Nandi和E.E.Azzouz所提供的判决树自动识别流程图的分析与测试，正确率低，识别时间长等，具体存在以下几个缺点：

(1)在每个判决节点处同时只有一个特征参数参与判决，这意味着自动识别的成功率不仅与特征参数使用的先后次序有关，而且完全取决于每个特征参数的单次正确判决概率；

(2)由于使用单一的特征参数判决流程，使得用于识别的采样点数大大增加，导致的是自动识别过程耗费的时间较长；

(3)每个特征参数都需相应地设置一个判决门限，而门限的选取对自动识别的正确率影响很大，如在不同的信噪比环境下就有不同的最优判决门限；

(4)对不同的自动识别算法采用了相同的特征参数，只是这些特征参数所处的判决流程中的位置不同而已，这就导致在相同的信噪比条件下不同的自动识别算法识别的正确率完全不同。

发明内容

本发明目的是为了解决利用A.K.Nandi和E.E.Azzouz提供的判决树进行自动识别存在正确率低，识别时间长的问题，提供了基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置。

本发明基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，它包括调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

调制信号接收模块：用于接收模拟或数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的模拟或数字调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：σ_dp＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

条件51：μ^a ₄₂＞t(μ^a ₄₂)，

条件52：σ_aa＞t(σ_aa)，

若满足条件51为是，则判定接收的调制信号类别为AM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

条件71：μ^f ₄₂＞t(μ^f ₄₂)，

条件72：σ_af＞t(σ_af)，

若满足条件71为是，则判定接收的调制信号类别为FM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别。

本发明基于平行判决的数字调制方式识别装置，它包括数字调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

数字调制信号接收模块：用于接收数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的数字调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM的数字调制方式，完成数字调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_aa＞t(σ_aa)是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成数字调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成数字调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断公式σ_af＞t(σ_af)是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成数字调制方式的识别。

本发明的优点：

1.本发明装置识别正确率高。

2.每个判决节点处同时多个特征参数参与判决，这就避免了判决树自动识别流程的特征参数使用先后次序的问题。

3.特征参数针对不同判决任务选取不同的判决门限，这不仅使识别算法更有效，还能简化自动识别流程算法的设计。

4.可根据自动识别系统的数字信号处理能力来调整自动识别算法的平行结构。

附图说明

图1是本发明实施方式一所述基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置示意图，图2是本发明实施方式一所述基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置所涉及方法的流程图，图3是本发明实施方式二所述基于平行判决的数字调制方式识别装置示意图，图4是本发明实施方式二所述基于平行判决的数字调制方式识别装置所涉及方法的流程图，图5是背景技术中所述的判决方法流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：下面结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，它包括调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

调制信号接收模块：用于接收模拟或数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的模拟或数字调制信号的瞬时特征进行提取，并对提取的瞬时特征进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：σ_dp＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

条件51：μ^a ₄₂＞t(μ^a ₄₂)，

条件52：σ_aa＞t(σ_aa)，

若满足条件51为是，则判定接收的调制信号类别为AM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

条件71：μ^f ₄₂＞t(μ^f ₄₂)，

条件72：σ_af＞t(σ_af)，

若满足条件71为是，则判定接收的调制信号类别为FM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别。

本实施方式所述装置完成的是如图2所述的模拟数字混合调制方式识别的方法，基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别方法包括以下步骤：

步骤一、接收调制信号；

步骤二、将接收到的调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)，

步骤三、利用步骤二归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，

步骤四、判断以下三个条件是否成立：

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：σ_dp＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，t(γ_max1)和t(γ_max2)的选取由用户根据实际情况而定。

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则执行步骤五，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则执行步骤六，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则执行步骤七，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

步骤五、判断以下两个条件是否成立：

条件51：μ^a ₄₂＞t(μ^a ₄₂)，

条件52：σ_aa＞t(σ_aa)，

若满足条件51为是，则判定接收的调制信号类别为AM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

步骤六、判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

步骤七、判断以下两个条件是否成立：

条件71：μ^f ₄₂＞t(μ^f ₄₂)，

条件72：σ_af＞t(σ_af)，

若满足条件71为是，则判定接收的调制信号类别为FM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别。

上述方法具有以下几个特点：

(1)整个判决流程分为两部分：基本调制类型识别与详细调制类型识别。第一部分的识别任务为ASK和AM、FSK和FM、PSK和QAM调制信号的基本类型识别，而第二部分的识别任务为识别二进制或多进制的ASK和AM、二进制或多进制的FSK和FM、二进制或多进制的PSK调制信号。这样的自动识别流程更有条理，而且识别正确率有所提高。

(2)在每个判决节点处同时多个特征参数参与判决，这就避免了判决树自动识别流程的特征参数使用先后次序的问题。

(3)一个特征参数针对不同判决任务可选取不同的判决门限，这不仅使识别算法更有效，还能简化自动识别流程算法的设计。例如在利用中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值γ_max执行第一部分的识别任务时，就取用了两个门限值来进行识别，大大优化了PSK信号的识别过程。

(4)可根据自动识别系统的数字信号处理能力来调整自动识别算法的平行结构。本文的计算机仿真中，自动识别流程的两个识别部分是分步进行的，在第一步平行识别出ASK和AM、FSK和FM、PSK和QAM调制信号，第二步再识别调制信号的进制数，并区分出模拟调制信号FM和AM信号。因此本文所提出的算法是一种部分平行判决算法，若想在统计样本数量、自动识别时间方面得到最佳表现，可以根据系统的运算能力选择完全平行判决方式进行模拟和数字调制方式的联合识别。

几个特征参数的获取过程如下：

零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)由公式

获取，

其中：a(i)为瞬时幅度；N为取样点数，

零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)由公式

获取，

其中：

为瞬时相位，为瞬时相位均值；

零中心瞬时频率f_m(i)由公式

$f_m\left(i\right)=f\left(i\right)-m_f=f\left(i\right)-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(i\right)$ 获取，

其中：f(i)为信号的瞬时频率。

七个特征参数的获取的详细过程如下：

1、零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值γ_max，

γ_max由(1)式计算得出：

${\mathrm{\γ}}_{\max }=\frac{\mathrm{MAX}\left|\mathrm{FFT}{\left[a_{\mathrm{cn}}\left(i\right)\right]}^2\right|}{N}---\left(1\right)$

式中N为取样点数，a_cn(i)为零中心归一化瞬时幅度，由下式计算：

$m_a=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}a\left(i\right)---\left(2\right)$

$a_n\left(i\right)=\frac{a\left(i\right)}{m_a}---\left(3\right)$

a_cn(i)＝a_n(i)-1                    (4)

将公式(1)至公式(2)代入公式(4)得出：

$a_n\left(i\right)=\frac{N\·a\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}a\left(i\right)}---\left(5\right)$

式中m_a为瞬时幅度a(i)的平均值，a_n(i)是归一化瞬时幅度。用平均值来对瞬时幅度进行归一化的重要性在于消除信道增益的影响。

γ_max表示零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，用于2FSK、4FSK、FM信号与其它调制信号的分离。由于恒包络的2FSK、4FSK和FM信号有稳定的瞬时幅度，所以其零中心归一化瞬时幅度为零，因此其功率谱密度也为零，既不带有任何幅度信息。

PSK信号具有幅度信息是由于受信道带宽的限制，在相位变化时刻将会产生幅度突变，所以会有幅度信息被添加在连续的符号间。而ASK、AM与QAM信号本身就具有幅度信息，而且ASK信号、AM信号与QAM信号能量比较集中，频谱占用率较小。由ASK信号的功率谱密度图就容易看出，能量大量集中在载频处。假设其判决门限为t(γ_max)。

2、零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa：

σ_aa由(6)式计算得出：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{aa}}=\sqrt{\frac{1}{N}\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a_{\mathrm{cn}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\right|a_{\mathrm{cn}}\left(i\right)\left|\right)}^2}---\left(6\right)$

式中a_cn(i)是零中心归一化瞬时幅度，其定义由(2-4)式给出。a_cn(i)主要用于区分2ASK信号和4ASK，16QAM信号。因为对于2ASK信号其瞬时幅度绝对值是一常数，不含幅度信息，所以从理论上有σ_aa＝0。而对4ASK、16QAM信号，其瞬时幅度的绝对值不是常数，仍带有幅度信息，所以σ_aa≠0。假设其判决门限为t(σ_aa)。

3、非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差σ_dp：

σ_dp由式(7)计算得出：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dp}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left[\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right]}^2}---\left(7\right)$

Φ_NL(i)是零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量。在载波完全同步时，有：

式中为瞬时相位，

为瞬时相位均值。

而t_a是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平，低于此电平门限时，信号的相位对噪声很敏感，会造成较大的相位失真。C是在数据集合{Φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的信号的个数，即属于非弱信号值的个数。

σ_dp表示非弱信号段的零中心化瞬时相位非线性分量的标准偏差，主要用于识别带有相位信息的BPSK、QPSK与16QAM信号。2FSK、4FSK和FM信号由于其调制原理，频率调制同样反映为相位的变化，所以也带有直接相位信息。而ASK信号和AM信号没有直接相位信息，即σ_dp＝0。假设其判决门限为t(σ_dp)。

4.非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σ_ap：

σ_ap的由公式(9)计算得出：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ap}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\left|\right)}^2}---\left(9\right)$

式中Φ_NL(i)定义如上面所述。σ_ap表示非弱信号段的零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，主要用于区分BPSK与QPSK，16QAM。对于BPSK信号，因为其只有两个相位值，故其零中心归一化瞬时相位的绝对值为常数，即不带有相位信息，σ_ap＜t(σ_ap)。而对于QPSK与16QAM，因为它们瞬时相位分别有四个和六个值，取绝对值后仍带有相位信息，所以其零中心归一化瞬时相位的绝对值不为常数，σ_ap＞t(σ_ap)。假设其判决门限为t(σ_dp)。

5、非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差σ_af：

在瞬时频率特性方面，用于数字调制信号识别的特征参数为非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差σ_af。

σ_af由公式(10)计算得出：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{af}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{f_N}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|f_N\left(i\right)\left|\right)}^2}---\left(10\right)$

其中r_s为数字信号的符号速率，f(i)为信号的瞬时频率，f_m(i)为零中心瞬时频率，f_N(i)是零中心归一化瞬时频率，由公式(11)计算得出：

$f_N\left(i\right)=\frac{f_m\left(i\right)}{r_s}=\frac{f\left(i\right)-m_f}{r_s}=(f\left(i\right)-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(i\right))/r_s---\left(11\right)$

σ_af表示零中心归一化瞬时频率绝对值的标准偏差，主要用于区分2FSK与4FSK信号。对于2FSK信号，其瞬时频率只有两个值，所以经归一零中心化后瞬时频率绝对值是常数，即σ_af＜t(σ_af)。而对于4FSK信号，由于其瞬时频率有四个值，经归一零中心化后瞬时频率绝对值仍带有频率信息。假设其判决门限为t(σ_af)。

6、零中心归一化瞬时振幅峰值(四阶矩)μ^a ₄₂：

μ^a ₄₂由公式(12)计算得出：

${\mathrm{\μ}}_{42}^a=\frac{E\left\{a_{\mathrm{cn}}^4\left(i\right)\right\}}{{\left\{E\right[a_{\mathrm{cn}}^2\left(i\right)\left]\right\}}^2}---\left(12\right)$

μ^a ₄₂主要用来区分是AM信号还是ASK信号，即区分是模拟幅度调制还是数字幅度调制。因为对AM信号其瞬时幅度具有较高的紧致性即μ^a ₄₂值较大，而对ASK信号由于只有2个或4个电平值，其紧致性较差即μ^a ₄₂值较小。所以可以通过设置一个适当门限t(μ^a ₄₂)来判别是AM信号[μ^a ₄₂＞t(μ^a ₄₂)]还是ASK信号[μ^a ₄₂＜t(μ^a ₄₂)]。

7、零中心归一化瞬时频率峰值(四阶矩)μ^f ₄₂：

μ^f ₄₂由公式(13)计算得出：

${\mathrm{\μ}}_{42}^f=\frac{E\left\{f_N^4\left(i\right)\right\}}{{\left\{E\right[f_N^2\left(i\right)\left]\right\}}^2}---\left(13\right)$

μ^f ₄₂主要用来区分是FM信号还是FSK信号，即区分是模拟调频信号还是数字调频信号。因为对FM信号其瞬时频率具有较高的紧致性即μ^f ₄₂值较大，而对FSK信号由于只有2个或4个电平值，其紧致性较差即μ^f ₄₂值较小。所以可以通过设置一个适当门限t(μ^f ₄₂)来判别是FM信号[μ^f ₄₂＞t(μ^f ₄₂)]还是MSK信号[μ^f ₄₂＜t(μ^f ₄₂)]。

从这些特征参数的定义看，都是从待识别的调制信号的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率中提取出来的，因而特征提取的过程实际就是获取调制信号的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率的过程。

具体实施方式二：下面结合图3和图4说明本实施方式，本实施方式基于平行判决的数字调制方式识别装置，它包括数字调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，其特征在于，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

数字调制信号接收模块：用于接收数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的数字调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM的数字调制方式，完成数字调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_aa＞t(σ_aa)是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成数字调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成数字调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断公式σ_af＞t(σ_af)是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成数字调制方式的识别。

本实施方式所述装置完成的是如图4所述的数字调制方式识别的方法，基于平行判决的数字调制方式识别方法包括以下步骤：

步骤一、接收数字调制信号；

步骤二、将接收到的数字调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)，

步骤三、利用步骤二归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap和σ_af，

步骤四、判断以下三个条件是否成立：

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，t(γ_max1)和t(γ_max2)的选取由用户根据实际情况而定。

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则执行步骤五，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则执行步骤六，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则执行步骤七，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM的数字调制方式，完成数字调制方式的识别，

步骤五、判断σ_aa＞t(σ_aa)是否成立，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成数字调制方式的识别，

步骤六、判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成数字调制方式的识别，

步骤七、判断公式σ_af＞t(σ_af)是否成立：

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成数字调制方式的识别。

本实施方式中的瞬时特征及特征参数的求解方法与实施方式一中的相同，在此不再赘述。

Claims (9)

1.基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，它包括调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，其特征在于，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

调制信号接收模块：用于接收模拟或数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的模拟或数字调制信号的瞬时特征进行提取，并对提取的瞬时特征进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：σ_dp＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

条件51：μ^a ₄₂＞t(μ^a ₄₂)，

条件52：σ_aa＞t(σ_aa)，

若满足条件51为是，则判定接收的调制信号类别为AM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件51为否，条件52为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并根据判断以下两个条件是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

条件71：μ^f ₄₂＞t(μ^f ₄₂)，

条件72：σ_af＞t(σ_af)，

若满足条件71为是，则判定接收的调制信号类别为FM，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别，

若同时满足条件71为否，条件72为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成模拟数字混合调制方式的识别。

2.根据权利要求1所述的基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)由公式

获取，

其中：a(i)为瞬时幅度；N为取样点数，

零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)由公式

获取，

其中：

为瞬时相位，

为瞬时相位均值；

零中心瞬时频率f_m(i)由公式

$f_m\left(i\right)=f\left(i\right)-m_f=f\left(i\right)-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(i\right)$ 获取，

其中：f(i)为信号的瞬时频率。

3.根据权利要求1所述的基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值γ_max由公式

获取，其中，N为取样点数。

4.根据权利要求1所述的基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{aa}}=\sqrt{\frac{1}{N}\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a_{\mathrm{cn}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\right|a_{\mathrm{cn}}\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，a_cn(i)为零中心归一化瞬时幅度，N为取样点数，

非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差σ_dp由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dp}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left[\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right]}^2}$ 获取，

其中：

t_a是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平，C是在数据集合{Φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的信号的个数，即属于非弱信号值的个数，

a_n(i)是归一化瞬时幅度，并由

获取，其中，a(i)为瞬时幅度，

非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σ_ap由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ap}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，

非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差σ_af由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{af}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{f_N}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|f_N\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，

其中：

f_N(i)是零中心归一化瞬时频率，并由公式f_N(i)＝f_m(i)/r_s获取，

上式中的r_s为数字信号的符号速率。

5.根据权利要求1所述的基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置，其特征在于，

零中心归一化瞬时振幅峰值μ^a ₄₂由公式

获取；

零中心归一化瞬时频率峰值μ^f ₄₂由公式

获取，f_N(i)是零中心归一化瞬时频率。

6.基于平行判决的数字调制方式识别装置，它包括数字调制信号接收模块、瞬时特征归一化处理模块、调制方式特征参数提取模块和调制方式粗分类判断模块，其特征在于，它还包括振幅键控调制方式判断输出模块、相移键控调制方式判断输出模块和频移键控调制方式判断输出模块，

数字调制信号接收模块：用于接收数字调制信号，并输出给瞬时特征归一化处理模块；

瞬时特征归一化处理模块：将接收到的数字调制信号的瞬时特征进行提取，并进行归一化处理，得到零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)、零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)和零中心归一化后的瞬时频率f_m(i)；并将归一化处理后的瞬时特征输出给调制方式特征参数提取模块；

调制方式特征参数提取模块：根据接收到的归一化处理后的瞬时特征提取特征参数γ_max、σ_aa、σ_dp、σ_ap、σ_af、μ^a ₄₂和μ^f ₄₂，并输出给调制方式粗分类判断模块，

其中：

γ_max：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值，

σ_aa：零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，

σ_dp：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差，

σ_ap：非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差，

σ_af：非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差，

μ^a ₄₂：零中心归一化瞬时振幅峰值，

μ^f ₄₂：零中心归一化瞬时频率峰值，

调制方式粗分类判断模块：用于接收特征参数，并通过判断以下三个条件是否成立，区分出四类基本调制方式，

条件1：γ_max＞t(γ_max1)，

条件2：γ_max＞t(γ_max2)，

条件3：σ_dp＞t(σ_dp)，

t(γ_max1)为γ_max＝γ_max1的门限值，t(γ_max2)为γ_max＝γ_max2的门限值，且满足条件t(γ_max1)＞t(γ_max2)，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为否，则判定接收的调制信号为振幅键控类调制方式，并将特征参数输出给振幅键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号为相移键控类调制方式，并将特征参数输出给相移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为否、条件2为否和条件3为是，则判定接收的调制信号为频移键控类调制方式，并将特征参数输出给频移键控调制方式判断输出模块进行详细类别的判断，

若同时满足条件1为是、条件2为是和条件3为是，则判定接收的调制信号类别为16QAM的数字调制方式，完成数字调制方式的识别，

振幅键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_aa＞t(σ_aa)是否成立，来完成振幅键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4ASK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2ASK，完成数字调制方式的识别，

相移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断σ_ap＞t(σ_ap)是否成立，来完成相移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为QPSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为BPSK，完成数字调制方式的识别，

频移键控调制方式判断输出模块：接收特征参数，并通过判断公式σ_af＞t(σ_af)是否成立，来完成频移键控类调制方式的详细分类，

判断结果为是，则判定接收的调制信号类别为4FSK，完成数字调制方式的识别，

判断结果为否，则判定接收的调制信号类别为2FSK，完成数字调制方式的识别。

7.根据权利要求6所述的基于平行判决的数字调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度a_cn(i)由公式获取，

其中：

a(i)为瞬时幅度；N为取样点数，

零中心化处理后的瞬时相位的非线性分量Φ_NL(i)由公式

获取，

其中：

为瞬时相位，

为瞬时相位均值；

零中心瞬时频率f_m(i)由公式

$f_m\left(i\right)=f\left(i\right)-m_f=f\left(i\right)-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(i\right)$ 获取，

其中：f(i)为信号的瞬时频率。

8.根据权利要求6所述的基于平行判决的数字调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值γ_max由公式获取，其中，N为取样点数。

9.根据权利要求6所述的基于平行判决的数字调制方式识别装置，其特征在于，零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{aa}}=\sqrt{\frac{1}{N}\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a_{\mathrm{cn}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\right|a_{\mathrm{cn}}\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，

非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量标准偏差σ_dp由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dp}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left[\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right]}^2}$ 获取，

其中：

t_a是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平，C是在数据集合{Φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的信号的个数，即属于非弱信号值的个数，N为取样点数，

a_n(i)是归一化瞬时幅度，并由获取，其中，a(i)为瞬时幅度，

非弱信号段零中心化瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σ_ap由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ap}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，

非弱信号段零中心归一化瞬时频率绝对值标准偏差σ_af由公式

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{af}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}{f_N}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\Σ}}\right|f_N\left(i\right)\left|\right)}^2}$ 获取，

其中：

f_N(i)是零中心归一化瞬时频率，并由公式f_N(i)＝f_m(i)/r_s获取，

上式中的r_s为数字信号的符号速率。

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