CN105763499B - 一种基于信号瞬时频率滑动平均的cpfsk调制识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智能通信中调制识别技术领域,尤其涉及一种基于信号瞬时频率滑动平均的连续相位移频键控(Continuous Phase Frequency Shift Keying,CPFSK)调制识别方法。本发明方法利用不同进制的CPFSK信号瞬时频率分布的差异,通过对CPFSK信号建模并提取信号瞬时相位,对瞬时相位求导后再结合滑动平均的方法得到更为精确的信号瞬时频率。
Description
技术领域
本发明属于智能通信中调制识别技术领域,尤其涉及一种基于信号瞬时频率滑动平均的连续相位移频键控(Continuous Phase Frequency Shift Keying,CPFSK)调制识别方法。
背景技术
常规移频键控(Frequency Shift Keying,FSK)信号是由载波频移产生的,产生这种信号是利用一个振荡器的输出到另一个的突发式切换,因此造成信号是非连续相位的且在信号主要频段之外有比较大的频谱旁瓣。为了避免使用较大频谱旁瓣的信号,无线通信中常常采用一种连续相位的FSK信号,称为CPFSK信号。
CPFSK调制的发送信号表示为其中,为振幅,fc为载频,φ0为载波的初始相位,表示载波的时变相位,{In}表示幅度序列,所述{In}由信号序列{an}的k比特二进制数字组映射到幅度电平±1,±3,...,±(M-1)得到的,M为CPFSK信号调制进制,g(t)是幅度为1/2T且持续时间为T的矩形脉冲。因此可得出其中,h=2fdT, h称为调制指数,可以看出,CPFSK的瞬时相位是连续的。
智能通信为了实现对无线通信信号的感知,通常是在未知信号参数与调制类型的条件下,对接收信号进行分析,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。对于CPFSK信号的调制识别,由于改变其幅度序列{In}的进制M,改变调制指数h都会对信号的频谱产生较大的影响,因此利用信号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。
发明内容
为解决现有技术的缺陷,本发明提出了一种基于信号瞬时频率滑动平均的CPFSK调制识别方法,在利用CPFSK信号的瞬时频率特征的基础上,进一步提出了采用滑动平均的方法,降低噪声对CPFSK信号瞬时频率特征的影响,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(Multiple Quadrature Amplitude Modulation)信号的区分。
本发明技术方案:
利用不同进制的CPFSK信号瞬时频率分布的差异,通过对CPFSK信号建模并提取信号瞬时相位,对瞬时相位求导后再结合滑动平均的方法得到更为精确的信号瞬时频率。
本发明使用的调制类型为2CPFSK、4CPFSK或8CPFSK中的任意一种。
一种基于信号瞬时频率滑动平均的CPFSK调制识别方法,包括如下步骤:
S1、对接收信号进行采样,得到r(n)=s(n)+n(n),其中,s(n)为发送信号,n(n)为加性高斯白噪声,N是采样点总个数,n=1,2,...,N;
S2、对S1所述r(n)进行数字下变频处理,将接收信号r(n)从fc处搬移到零中频,得到对所述r'(n)做FFT得到R(f),然后以fc为中心点,找到左右两边第一个比R(fc)小E的点R(m)和R(n),以这两点间隔作为粗估计的信号带宽即:再使用Kaiser窗设计低通滤波器h(n)滤除接收信号带外噪声得到新的信号r1(n)=h(n)*r'(n),其中,n>fc>m,E的大小为经验值,fc为载频;
S3、求S2所述r1(n)的瞬时频率
S4、以滑窗的方式得到新的瞬时频率其中,D为窗长,n=1...N-D;
S5、计算S4所述瞬时频率f(n)的方差若Varf≤TH1,则判定信号调制样式为2CPFSK,若满足TH1<Varf≤TH2,则判定信号调制样式为4CPFSK,若满足Varf>TH2,则判定信号调制样式为8CPFSK,TH1、TH2为大量仿真后设置的门限值。
进一步地,S2所述滤波器h(n)参数设置如下:滤波器阶数为Nf,信号归一化通带截止频率归一化阻带截止频率ωs=1.3ωp,其中,fs为采样率,粗估计的信号带宽。
进一步地,S2所述E>10dB。
进一步地,求取S3所述的具体步骤如下:
S31、提取S2所述r1(n)的Q路信号与I路信号分别为rQ(n),rI(n);
S32、利用公式求出S2所述r1(n)的瞬时相位;
S33、为了得到连续变化的瞬时相位值,进行解缠绕处理:
S34、瞬时相位解缠绕以后求其差分即可得到瞬时频率
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频率提取与滑动平均结合起来,通过对信号瞬时相位求导后利用滑动平均法得到更精确的瞬时频率,最后根据2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK三者瞬时频率方差的差异,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,这一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性能优异,同时拥有较低的运算复杂度。同时,本发明具有过程简单,计算量小,并且具备很好的抗噪性,实现了负信噪比下对2CPFSK、4CPFSK和8CPFSK信号调制样式的有效识别
附图说明
图1是本发明流程图。
图2是仿真得到的三种信号调制识别率随着Es/N0变化曲线图,其中,Es/N0表示信噪比,单位为dB。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明作进一步地详细描述。
图1是本发明基于信号线性拟合瞬时相位的CPFSK调制识别方法的具体实施方式流程图。假设接收信号调制样式为2CPFSK、4CPFSK或8CPFSK,参数设置如下:信噪比Es/N0从8dB取到28dB,步长为2dB,采样率fs=4MHz,码速率RB=200ksps,调制系数h=1,对于包含噪声的信号采样1000个符号,在每个信噪比下进行100次蒙特卡洛实验。在此发明中用Es/N0表示信噪比,单位为dB,Es表示信号每个符号的能量,N0表示功率谱密度。
步骤1、对接受信号进行采样,得到r(n),n=1,2,...,20000。
步骤2、使用Kaiser窗设计低通滤波器h(n)滤除接收信号带外噪声得到新的信号:r1(n)=h(n)*r'(n),n=1...20000。对r(n)做FFT得到R(f),FFT点数为16384,找到左右两边第一个比R(0)小10dB以上的点R(m)和R(n),其中,n>fc>m,以这两点间隔作为粗估计的信号带宽即:
对于2CPFSK信号滤波器阶数为Nf=256,归一化通带截止频率归一化阻带截至频率ωs=1.3ωp=0.156,
对于4CPFSK信号滤波器阶数为Nf=128,归一化通带截止频率归一化阻带截至频率ωs=1.3ωp=0.312,
对于8CPFSK信号滤波器阶数为Nf=64,归一化通带截止频率归一化阻带截至频率ωs=1.3ωp=0.624。
步骤3、求接收信号的瞬时频率提取r1(n),n=1,2,...,20000的Q路信号与I路信号分别为rQ(n),rI(n),求出r1(n)的瞬时相位为了得到连续变化的瞬时相位值,进行解缠绕处理,结果如下:瞬时相位解缠绕以后求其差分即可得到瞬时频率
步骤4、取窗长D=7,得到
步骤5、计算瞬时频率f(n)的方差Varf,则由于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,8CPFSK的瞬时频率集中在八个中心频率处,故各自瞬时频率f(n)的方差Varf也不同,据此利用如下判决式对三种调制样式进行区分:若满足Varf≤1.28,则判定信号调制样式为2CPFSK;若满足1.28<Varf≤1.33,则判定信号调制样式为4CPFSK;若满足Varf>1.33,则判定信号调制样式为8CPFSK。
Claims (1)
1.一种基于信号瞬时频率滑动平均的连续相位移频键控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)+n(n),其中,s(n)为发送信号,n(n)为加性高斯白噪声,N是采样点总个数,n=1,2,...,N;
S2、对S1所述r(n)进行数字下变频处理,将接收信号r(n)从fc处搬移到零中频,得到对所述r'(n)做FFT得到R(f),然后以fc为中心点,找到左右两边第一个比R(fc)小E的点R(m)和R(n),以这两点间隔作为粗估计的信号带宽即:再使用Kaiser窗设计低通滤波器h(n)滤除接收信号带外噪声得到新的信号r1(n)=h(n)*r'(n),其中,n>fc>m,E的大小为经验值,E>10dB,fc为载频;所述滤波器h(n)参数设置如下:滤波器阶数为Nf,信号归一化通带截止频率归一化阻带截止频率ωs=1.3ωp,其中,fs为采样率,粗估计的信号带宽;
S3、求S2所述r1(n)的瞬时频率具体步骤如下:
S31、提取S2所述r1(n)的Q路信号与I路信号分别为rQ(n),rI(n);
S32、利用公式求出S2所述r1(n)的瞬时相位;
S33、为了得到连续变化的瞬时相位值,进行解缠绕处理:
S34、瞬时相位解缠绕以后求其差分即可得到瞬时频率
S4、以滑窗的方式得到新的瞬时频率其中,D为窗长,n=1...N-D;
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