CN105516036A - 一种cpfsk调制识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于认知无线电、通信信号调制识别技术领域,尤其涉及一种基于信号线性拟合瞬时相位的连续相位频移键控(Continuous-PhaseFrequencyShiftKeying,CPFSK)调制识别方法。一种CPFSK调制识别方法,充分利用CPFSK信号的特征,即在每个符号内其瞬时相位是线性增加或减少的这一特点,通过对CPFSK信号建模并提取信号瞬时相位,结合线性拟合的手段,使新的特征提取方法具有更好的抗噪声能力,通过仿真实验可以看出该算法结果直观,性能良好,同时拥有较低的运算复杂度。

Description

一种CPFSK调制识别方法
技术领域
本发明属于认知无线电、通信信号调制识别技术领域,尤其涉及一种基于信号线性拟合瞬时相位的连续相位频移键控(Continuous-PhaseFrequencyShiftKeying,CPFSK)调制识别方法。
背景技术
CPFSK不同于非连续相位频移键控(FrequencyShiftKeying,FSK)信号,其载波相位在码元转换点处是连续的,因此频谱上具有较窄的主瓣和较低的旁瓣,具有更高的频带利用率,在深空通信、移动通信及卫星通信等领域获得了广泛的应用。
CPFSK调制的发送信号表示为其中,A为振幅(确定值),φ(t)为连续变化的相位,由输入码元控制,表示为:d(τ)为输入的M进制码元形成的连续波信号,Δf为频率间隔,p(t)为矩形脉冲,持续时间为Ts。从信号表达式中可以看出,CPFSK的瞬时相位是连续的。
非合作通信通常是在未知信号参数与调制类型的条件下,通过对截获信号进行分析,实现调制参数的估计与调制类型的识别,从而完成对信号的解调。CPFSK信号由于对频谱具有高效利用的特点,因而传统的对MPSK(MultiplePhaseShiftKeying)信号采用的基于信号频谱、信号二次方频谱、高次方频谱等特征的识别方法不再适用。传统的基于瞬时相位、频率等方法,由于噪声的影响,其适用的信噪比范围较小。本发明通过在利用CPFSK信号的基本特征的基础上,进一步提出了采用线性拟合的方法,抑制噪声对瞬时频率估计的影响,从而实现了在较低信噪比下CPFSK信号的类内识别。本发明适用于2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK的识别,还可以用于CPFSK与MPSK、MQAM(MultipleQuadratureAmplitudeModulation)信号的区分。
发明内容
本发明为克服现有技术中的不足,提出一种CPFSK调制识别方法,该方法充分利用CPFSK信号的特征,即在每个符号内其瞬时相位是线性增加或减少的这一特点,通过对CPFSK信号建模并提取信号瞬时相位,结合线性拟合的手段,使新的特征提取方法具有更好的抗噪声能力,通过仿真实验可以看出该算法结果直观,性能良好,同时拥有较低的运算复杂度。
一种CPFSK调制识别方法,包括:
S1、对接收信号进行采样,得到r(n)=s(n)+w(n),其中,s(n)为发送信号,所述发送信号的调制类型为2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK中的任意一种,w(n)为加性高斯白噪声,N为采样点的个数,n=1,2,...,N;
S2、对S1所述r(n)进行希尔伯特变换,得到则接收信号对应的复信号为其中,*表示卷积运算,j为虚部;
S3、使用阶数为Nf,实际工作中阶数值一般取2的次方。归一化通带截止频率为ωp=1.2Rb/fs,归一化阻带截止频率为ωs=2ωp的滤波器h(n)对S1所述接收信号进行滤波,滤除带外噪声,得到新的信号其中,Rb为S1所述接收信号符号速率,fs为采样频率,所述滤波器h(n)采用等纹波逼近法设计;
S4、提取S3所述信号的相位信息,即相位其中,为S3所述新的信号实部,为S3所述新的信号虚部;
S5、以滑窗的方式对S4所述相位φ(n)进行N-D+1次线性拟合,得到瞬时频率值f(n),其中,D为所述滑窗的窗长,D≤接收信号符号的周期;
S6、令f(n)∈[fmin,fmax],其中,fmin为S5所述瞬时频率值f(n)的最小值,fmax为S5所述瞬时频率值f(n)的最大值;
S7、将S6所述[fmin,fmax]分为10个等间隔区间,统计每个区间的f(n)个数,以直方图的形式呈现f(n)在所述10个等间隔区间的分布情况,使用H=[h(1),h(2),...,h(k),...,h(10)]表示10个等间隔区间内分布的f(n)点个数,其中,h(k)表示第k个等间隔区间的f(n)点个数,u=1,2,3,...,10;
S8、利用判决式对发送信号的调制类型,
若满足则判定发送信号的调制类型为2CPFSK,
若满足则判定发送信号的调制类型为4CPFSK,
若满足则判定发送信号的调制类型为8CPFSK,其中,0.25≤TH1≤0.4,0.15≤TH2≤0.25。
进一步地,S4所述提取S3所述信号的相位信息的方法具体如下:使用解缠绕处理得到连续变化的瞬时相位值,即:
当φ(n)-φ(n-1)>π时,φ(n)=φ(n)-2π,
当φ(n)-φ(n-1)<-π时,φ(n)=φ(n)+2π。
进一步地,S5所述得到瞬时频率值f(n)的具体步骤如下:
S51、采用最小二乘法的方式得到拟合直线其中, b k = Σ i = k k + D - 1 n i φ ( i ) - D n i φ ( i ) ‾ Σ i = k k + D - 1 n i 2 - D n i ‾ 2 , f ^ k = φ ( i ) ‾ - b k n i ‾ , k = 1 , 2 , ... , N - D + 1 , ni是采样时间序列,即ni=i,为每次处理滑窗内ni的平均值,是每次处理滑窗内φ(i)的平均值, n i ‾ = 1 D Σ i = k k + D - 1 n i , φ ( i ) ‾ = 1 D Σ i = k k + D - 1 φ ( i ) ;
S52、将S51所述所有以每D个点为一组,提取出每组的绝对值最大值作为瞬时频率值,即其中,表示向下取整运算,
进一步地,S8所述TH1=0.3,TH2=0.2。
本发明的有益效果是:
本发明基于CPFSK信号的特征,将调制识别技术中信号瞬时相位提取与线性拟合结合起来,通过最小二乘法得到瞬时频率值,利用直方图可以直观得到2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK瞬时频率分布的不同,最后根据三者的分布差异利用判决式进行判决,完成接收信号的调制识别。相对于传统基于特征提取的调制识别技术提取的特征数量多,处理过程复杂,计算量大等缺陷,本发明具有过程简单,计算量小,并且具备一定的抗噪性,实现了较低信噪比环境下对2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK信号调制样式的有效识别,结果直观,易于观察。
附图说明
图1是本发明流程图。
图2是信噪比为7dB情况下2CPFSK的到瞬时频率值分布直方图。
图3是信噪比为7dB情况下4CPFSK的到瞬时频率值分布直方图。
图4是信噪比为7dB情况下8CPFSK的到瞬时频率值分布直方图。
图5是仿真得到的三种信号正确识别率-信噪比曲线。
具体实施方式
下面结合实施例和附图,详细说明本发明的技术方案。
如图1所示,设接收信号调制样式为2CPFSK、4CPFSK或8CPFSK,参数设置如下:信噪比SNR从3dB取到7dB,步长为0.5dB,符号速率Rb=150KHz,采样率fs=1.5MHz,调制系数h=0.7,对于包含噪声的信号采样10000个点,在每个信噪比下进行200次蒙特卡洛实验。
步骤1.对采样得到的接收信号r(n),n=1,2,...,10000进行希尔伯特变换:由此可以得到接收信号对应的复信号: R ( n ) = r ( n ) + j r ^ ( n ) .
步骤2.使用等纹波逼近法设计滤波器h(n)滤除接收信号带外噪声得到新的信号滤波器阶数Nf=64,归一化通带截止频率ωp=1.2Rb/fs=0.12,归一化阻带截止频率ωs=2ωp=0.24。
步骤3.提取出信号的相位信息,即 φ ( n ) = a r c t a n ( i m a g ( R ~ ( n ) ) r e a l ( R ~ ( n ) ) ) , n = 1 , 2 , ... , 10000 , , 使用解缠绕处理得到连续变化的瞬时相位值,即:
当φ(n)-φ(n-1)>π时,φ(n)=φ(n)-2π,n=1,2,...,10000;
当φ(n)-φ(n-1)<-π时,φ(n)=φ(n)+2π,n=1,2,...,10000。
步骤4.取窗长D=7,以滑窗的方式对相位φ(n)进行共9994次线性拟合,每次处理时利用最小二乘法得到拟合直线其中, b k = Σ i = k k + 6 n i φ ( i ) - 7 n i φ ( i ) ‾ Σ i = k k + 6 n i 2 - 7 n i ‾ 2 , f ^ k = φ ( i ) ‾ - b k n i ‾ , ni为采样时间序列,即ni=i,i=1,2,3,...,10000,k=1,2,...,9994,而分别是每次处理滑窗内ni,φ(i)的平均值,即: 最后将所有以每7个点为一组,提取出每组的绝对值最大值作为我们需要的瞬时频率值,即其中,表示向下取整运算。
步骤5.令区间[fmin,fmax]表示所有的f(n),其中,fmin为瞬时频率的最小值,fmax为瞬时频率的最大值,将[fmin,fmax]分为10个等间隔区间,统计每个区间上f(n)的个数,再以直方图的形式呈现f(n)在这10个间上的分布情况。我们可以看到2CPFSK的瞬时频率集中在两个中心频率处,4CPFSK的瞬时频率集中在四个中心频率处,而8CPFSK的瞬时频率集中在八个中心频率处,如图2、图3和图4所示。可以看出在7dB条件下,三者分布区别明显。
步骤6.使用H=[h(1),h(2),...,h(10)]表示每个间隔区间内分布的f(n)点个数,利用如下判决式对三种调制样式进行区分:若满足则判定信号调制样式为2CPFSK;若满足则判定信号调制样式为4CPFSK;若满足则判定信号调制样式为8CPFSK。
表1是信噪比为7dB情况下仿真得到的输入不同信号时的识别结果统计表。
表1

Claims (4)

1.一种CPFSK调制识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、对接收信号进行采样,得到r(n)=s(n)+w(n)(n=1,2,...,N),其中,s(n)为发送信号,所述发送信号的调制类型为2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK中的任意一种,w(n)为加性高斯白噪声,N为采样点的个数;
S2、对S1所述r(n)进行希尔伯特变换,得到则接收信号对应的复信号为其中,*表示卷积运算,j为虚部;
S3、使用阶数为Nf,实际工作中阶数值一般取2的次方。归一化通带截止频率为ωp=1.2Rb/fs,归一化阻带截止频率为ωs=2ωp的滤波器h(n)对S1所述接收信号进行滤波,滤除带外噪声,得到新的信号其中,Rb为S1所述接收信号符号速率,fs为采样频率,所述滤波器h(n)采用等纹波逼近法设计;
S4、提取S3所述信号的相位信息,即相位其中,为S3所述新的信号实部,为S3所述新的信号虚部;
S5、以滑窗的方式对S4所述相位φ(n)进行N-D+1次线性拟合,得到瞬时频率值f(n),其中,D为所述滑窗的窗长,D≤接收信号符号的周期;
S6、令f(n)∈[fmin,fmax],其中,fmin为S5所述瞬时频率值f(n)的最小值,fmax为S5所述瞬时频率值f(n)的最大值;
S7、将S6所述[fmin,fmax]分为10个等间隔区间,统计每个区间的f(n)个数,以直方图的形式呈现f(n)在所述10个等间隔区间的分布情况,使用H=[h(1),h(2),...,h(k),...,h(10)]表示10个等间隔区间内分布的f(n)点个数,其中,h(k)表示第k个等间隔区间的f(n)点个数,u=1,2,3,...,10;
S8、利用判决式对发送信号的调制类型,
若满足则判定发送信号的调制类型为2CPFSK,
若满足则判定发送信号的调制类型为4CPFSK,
若满足则判定发送信号的调制类型为8CPFSK,其中,0.25≤TH1≤0.4,0.15≤TH2≤0.25。
2.根据权利要求1所述的一种CPFSK调制识别方法,其特征在于:S4所述提取S3所述信号的相位信息的方法具体如下:使用解缠绕处理得到连续变化的瞬时相位值,即:
当φ(n)-φ(n-1)>π时,φ(n)=φ(n)-2π,
当φ(n)-φ(n-1)<-π时,φ(n)=φ(n)+2π。
3.根据权利要求1所述的一种CPFSK调制识别方法,其特征在于:S5所述得到瞬时频率值f(n)的具体步骤如下:
S51、采用最小二乘法的方式得到拟合直线其中, k=1,2,...,N-D+1,ni是采样时间序列,即ni=i,i=1,2,3,...,N,为每次处理滑窗内ni的平均值,是每次处理滑窗内φ(i)的平均值, n i ‾ = 1 D Σ i = k k + D - 1 n i , φ ( i ) ‾ = 1 D Σ i = k k + D - 1 φ ( i ) ;
S52、将S51所述所有以每D个点为一组,提取出每组的绝对值最大值作为瞬时频率值,即其中,表示向下取整运算,
4.根据权利要求1所述的一种CPFSK调制识别方法,其特征在于:S8所述TH1=0.3,TH2=0.2。
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