CN106899531A - 一种识别卫星通信信号调制方式的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种识别卫星通信信号调制方式的方法。其方案为:1.对接收信号滤波,得到待识别信号;2.对待识别信号进行功率谱平滑、载波频率估计和相干解调,得到解调后信号;3.估计解调后信号的码元速率;4.利用信号二次方谱,确定接收信号是否为二进制相移键控信号;5.利用信号四次方谱、载波频率和码元速率确定接收信号是否为四进制相移键控信号或十六正交幅度调制信号;6.利用信号八次方谱,确定接收信号是否为八进制相移键控信号;7.利用信号十二次方谱、载波频率和码元速率,确定接收信号是否为十六振幅相移键控信号。本发明识别准确率高,能实现对卫星通信信号调制方式的全盲实时识别,可用于卫星通信信号的实时监测。

Description

一种识别卫星通信信号调制方式的方法
技术领域
本发明属于卫星通信技术领域,特别是一种涉及卫星通信信号的调制方式识别方法,可用于卫星通信信号的实时监测。
背景技术
在卫星信号通信与遥测领域,调制方式识别具有十分重要意义,它是解调器正确解调信号并获取卫星通信链路信息的必要前提条件。常用的卫星通信信号有二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号和十六正交幅度调制16QAM信号。转发器及天线技术的发展使得高阶调制应用变得越来越广泛,例如新一代数字卫星广播DVB-S2标准就采用了十六振幅相移键控16APSK、三十二振幅相移键控32APSK等高阶调制,高阶调制的应用能够有效提高频谱效率,这在频谱资源紧张的现代通信中具有十分重要的意义。
目前,国内外已发表的有关调制识别的文献中,调制识别方法可以分为统计模式识别和判决理论识别两大类。统计模式识别方法是指从接收信号中提取出信号的特征参数,然后根据这些特征参数来判决信号的调制方式;判决理论识别方法则复杂很多,以概率论和假设检验中的贝叶斯理论作为指导,来识别信号的调制方式,这种方法需要知道信号的一些先验知识并且运算量也很大。由于统计模式识别方法可以实现调制样式的盲识别,因此得到了广泛的应用。
2004年王建新和宋辉发表的期刊文章“基于星座图的数字调制方式识别”中提出了一种基于星座图的分类算法,《通信学报》,25(6):166-173。该算法是先对信号减法聚类,再提取聚类中心与理想星座图模型进行匹配。2014年廖灿辉、涂世龙和万坚发表的期刊文章“一种抗频偏的卫星幅相调制信号识别算法”中提出了一种自适应构造幅度分布模板的方法,《电子与信息学报》,36(2):346-352。该方法是先自适应构造幅度分布模板,再计算实际信号幅度分布向量与幅度分布模板间的匹配误差。2011年田上成、王可人和金虎发表的期刊文章“卫星通信中数字调相信号调制方式识别方法研究”中提出了一种根据信号八阶累积量和四阶累积量提取一组特征参数的方法,《信号处理》,27(2):271-275)。2011年徐峰发表的期刊文章“卫星通信常用调制方式的自动识别”中提出了一种根据信号功率谱、平方谱和四次方谱提取一组特征参数的方法,《信息通信》,(5):16-17。
上述方法在卫星通信这一特殊通信场景下存在以下不足:
1、所使用特征参数的提取往往需要较多的先验知识,不能进行全盲识别;
2、没有考虑升余弦成形对信号分类特征的影响,使得算法的正确识别率下降甚至失效;
3、算法复杂,难以做到实时的调制方式识别;
4、高阶累积量受频偏影响较大,使得算法在存在频偏情况下正确识别率低。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有方法的不足,提出一种识别卫星通信信号调制方式的方法,以简化识别的复杂度,提高识别率,实现对卫星通信信号调制方式的全盲实时识别。
为实现上述目的,本发明的技术方案包括如下:
(1)接收待处理的调制信号r(t),并对其进行带通滤波,得到待识别信号z(t);
(2)对待识别信号z(t)进行分段处理,计算每段信号的功率谱,并对功率谱依次进行平滑处理和载波频率估计,得到平滑后信号w(t)和载波频率fc
(3)将平滑后信号w(t)与本地振荡器输出的信号相乘,再通过匹配滤波滤除其高频分量,得到解调后的两路基带信号I(t)和Q(t),由两路基带信号I(t)和Q(t)得到一路复基带信号:
s(t)=I(t)+jQ(t),
其中,
I(t)=a(t)cosΔθ+b(t)sinΔθ
Q(t)=-a(t)sinΔθ+b(t)cosΔθ
式中a(t)为平滑后信号的同向分量,b(t)为平滑后信号的正交分量,Δθ为平滑后信号与本地振荡器输出信号的相位差;
(4)计算复基带信号s(t)相邻码元间的距离与时间间隔的比值,得到速率信号vl(t),再计算速率信号的频谱,得到码元速率sr;
(5)对复基带信号s(t)做平方运算,对平方运算后的信号做傅里叶变换,得到二次方频谱,判断二次方频谱是否存在谱峰,如果二次方频谱存在谱峰,则将接收的调制信号r(t)作为二进制相移键控BPSK信号,识别结束,否则,执行步骤(6);
(6)对复基带信号s(t)做四次方运算,对四次方运算后的信号做傅里叶变换,得到四次方频谱,判断四次方频谱是否存在谱峰,如果四次方频谱存在谱峰,则先根据四次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,再确定出四进制相移键控QPSK信号或十六正交幅度调制16QAM信号,识别结束,否则,执行步骤(7);
(7)对复基带信号s(t)做八次方运算,对八次方运算后的信号做傅里叶变换,得到八次方频谱,判断八次方频谱是否存在谱峰,如果八次方频谱存在谱峰,则将接收的调制信号r(t)作为八进制相移键控8PSK信号,识别结束,否则,执行步骤(8);
(8)对复基带信号s(t)做十二次方运算,对十二次方运算后的信号做傅里叶变换,得到十二次方频谱,判断十二次方频谱是否存在谱峰,如果十二次方频谱存在谱峰,则先根据十二次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,再确定出十六振幅相移键控16APSK信号或十六正交幅度调制16QAM信号,识别结束,否则,无法识别接收信号的调制方式。
本发明与现有技术相比,具有以下特点:
1、提高了对卫星通信信号的识别率。
由于卫星通信信号采用的是升余弦成型,信号的频谱峰值处往往存在相邻或相近的最大值或次大值,这种情况下,传统的基于高次方频谱谱峰数目的调制方式识别方法会将一个谱峰误判为两个谱峰,导致调制方式识别错误,本发明充分考虑了升余弦成形对信号频谱的影响,采用是否存在谱峰作为判决规则,避免了这种错误情况,适合卫星通信信号的特点,提高了对卫星通信信号的识别率。
2、可实现全盲的调制方式识别
本发明采用了高次方频谱和高阶累计量相结合的方法,由于高阶累计量和高次方频谱不依赖于先验知识,包括滚降系数、调制指数、信噪比、载波相位等,因而做到了全盲的调制方式识别。
3、扩大了识别的调制方式种类。
由于传统的卫星通信信号调制方式识别方法只是单一的采用高阶累计量或者高次方频谱来进行识别的,因此只能识别三类信号:二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号和八进制相移键控8PSK信号,本发明采用了高阶累计量和高次方频谱相结合的方法,能在正确识别以上三种调制信号的基础上,还可以识别新一代的卫星通信信号,即十六正交幅度调制16QAM信号和十六振幅相移键控16APSK信号;
4、实现复杂度低。
本发明由于直接对基带信号的高次方频谱进行特征提取,省略了传统方法中对包络谱的计算,同时本发明对于二次方频谱、四次方频谱、八次方频谱和十二次方频谱采用统一的谱峰判决方法,简化了判决规则,降低了算法实现的复杂度,可以实现卫星信号调制方式的实时识别;
5、消除了频偏对识别率的影响。
由于在接收的调制信号存在频偏时,复基带信号的高阶累积量实际值与复基带信号的高阶累计量理论值存在很大的偏差,这种情况下,传统的基于高阶累积量的调制方式识别方法识别率很低,本发明充分考虑了频偏对复基带信号的高阶累计量实际值的影响,提出了基于复基带信号高次方频谱的频偏估计算法,消除了频偏对高阶累计量的影响,进而消除了频偏对识别率的影响。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
图2是本发明不同进制信号的二次方频谱图。
图3是本发明不同进制信号的四次方频谱图。
图4是本发明不同进制信号的八次方频谱图。
图5是本发明不同进制信号的十二次方频谱图。
图6是本发明的待识别信号z(t)功率谱平滑前后频谱对比图。
图7是本发明与瞬时相位法和判决反馈环法的载波频率估计的归一化均方误差NMSE曲线对比图。
图8是本发明与延迟相乘方法和循环谱方法的码元速率估计的归一化均方误差NMSE曲线对比图。
图9是本发明与高阶累计量法和高次方谱法,在不同信噪比snr下,对不同进制信号的正确识别率曲线对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
参照图1,本发明的实现步骤如下:
步骤1,对接收的调制信号r(t)进行滤波,得到待识别信号z(t)。
由于卫星通信信号是频率在10Ghz以上高频信号,而高频信号中往往夹杂着大量的干扰,不利于后期的信号处理,因此对接收到的卫星通信信号要进行带通滤波,将高频信号变换成中频信号。
本发明中采用低通截止频率ws、高通截止频率wp的有限长单位冲激响应FIR的带通滤波器,根据接收的调制信号r(t)和该带通滤波器函数表达式h(t-ws-wp),计算带通滤波后的待识别信号z(t):
其中,t表示时间,表示卷积。
步骤2,功率谱平滑和载波频率估计。
2a)将待识别信号z(t)分为L段,并计算每段信号的功率谱Xi,其中,i=1,2,...N,1<L≤N,N是采样点总个数;
2b)将每段信号的功率谱Xi叠加后求平均,得到平滑后功率谱对平滑后的功率谱做逆傅里叶变换,得到平滑后的信号w(t);
2c)根据平滑后功率谱X,计算载波频率fc
其中,N是采样点总个数,fs是采样频率。
步骤3,对平滑后信号w(t)进行相干解调。
3a)将平滑后信号w(t)与本地振荡器输出信号v(t)相乘,再通过匹配滤波器滤除其高频分量,得到解调后的两路基带信号I(t)和Q(t):
I(t)=a(t)cosΔθ+b(t)sinΔθ
Q(t)=-a(t)sinΔθ+b(t)cosΔθ
式中t为时间,a(t)为平滑后信号w(t)的同向分量,b(t)为平滑后信号w(t)的正交分量,Δθ为平滑后信号w(t)与本地振荡器输出信号v(t)的相位差;
3b)将两路基带信号I(t)和Q(t)进行合并,得到一路复基带信号s(t):
s(t)=I(t)+jQ(t)。
步骤4,估计码元速率。
4a)根据步骤3a)解调后获得的两路基带信号I(t)和Q(t)的表达式,得到速率信号vl(t):
其中,fs为采样频率,a(t)为平滑后信号的同向分量,b(t)为平滑后信号的正交分量;
4b)对速率信号vl(t)做傅里叶变换,得到其频谱图,将频谱图中最大峰值处对应的频率作为码元速率估计值sr。
步骤5,确定接收的调制信号r(t)是否为二进制相移键控BPSK信号。
接收机接收的调制信号r(t)可能为:二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号、十六正交幅度调制16QAM信号和十六振幅相移键控16APSK信号这五种信号之一。这五种信号的二次方频谱特征不完全相同,如图2所示,其中:
图2(a)是二进制相移键控BPSK信号的二次方频谱图,
图2(b)是四进制相移键控QPSK信号的二次方频谱图,
图2(c)是八进制相移键控8PSK信号的二次方频谱图,
图2(d)是十六正交幅度调制16QAM信号的二次方频谱图,
图2(e)是十六振幅相移键控16APSK信号的二次方频谱图。
由图2可以看出,二进制相移键控BPSK信号的二次方频谱存在谱峰,而其它进制信号的二次方频谱不存在谱峰,因此可由二次方频谱是否存在谱峰,来确定接收调制信号r(t)是否为二进制相移键控BPSK信号。
具体识别过程如下:
5a)对复基带信号s(t)做平方运算,对平方运算后的信号做傅里叶变换,得到二次方频谱;
5b)判断二次方频谱是否存在谱峰:
5b1)在二次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+2fmax),令(0,sr+2fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的二次方谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
5b2)在去除频偏的二次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P1
5b3)设置二次方频谱情况下的门限值为Th1,将去除频偏的二次方频谱的最大值和次大值的比值P1与二次方频谱情况下的门限值Th1进行比较:如果P1≥Th1,则存在谱峰,即将接收的调制信号r(t)作为二进制相移键控BPSK信号,识别结束;如果P1<Th1,则不存在谱峰,执行步骤(6)。
步骤6,确定接收的调制信号r(t)是否为四进制相移键控QPSK信号或十六正交幅度调制16QAM信号。
经过步骤(5)的判断后,此时接收机接收的调制信号r(t)可能为:四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号、十六正交幅度调制16QAM信号和十六振幅相移键控16APSK信号这四种信号之一。这四种信号的四次方频谱特征不完全相同,如图3所示,其中:
图3(a)是四进制相移键控QPSK信号的四次方频谱图,
图3(b)是八进制相移键控8PSK信号的四次方频谱图,
图3(c)是十六正交幅度调制16QAM信号的四次方频谱图,
图3(d)是十六振幅相移键控16APSK信号的四次方频谱图,
由图3可以看出,四进制相移键控QPSK信号和十六正交幅度调制16QAM信号的四次方频谱存在谱峰,而其它进制信号的四次方频谱不存在谱峰,因此可由四次方频谱是否存在谱峰,来确定接收调制信号r(t)是否为十六正交幅度调制16QAM信号或四进制相移键控QPSK信号。
如果确定了接收调制信号r(t)为十六正交幅度调制16QAM信号或四进制相移键控QPSK信号,再通过这两种信号的高阶累积量实际值来确定接收调制信号r(t)的调制方式。
具体识别过程如下:
6a)对复基带信号s(t)做四次方运算,对四次方运算后的信号做傅里叶变换,得到四次方频谱;
6b)判断四次方频谱是否存在谱峰:
6b1)在四次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+4fmax),令(0,sr+4fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的四次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
6b2)在去除频偏的四次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P2
6b3)设置四次方频谱情况下的门限值为Th2,将去除频偏的四次方频谱的最大值和次大值的比值P2与四次方频谱情况下的门限值Th2进行比较:如果P2≥Th2,则存在谱峰,执行步骤(6c),如果P2<Th2,则不存在谱峰,执行步骤(7);
6c)根据四次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正:
6c1)在四次方频谱上寻找频谱峰值对应的信号点位置index,计算频谱峰值对应的频率f:
其中,fs是采样率,fft_num是傅里叶变换总点数;
6c2)根据码元速率sr、频率f和傅里叶变换总点数fft_num,计算四次方频谱时的频偏值Δf:
6c3)根据载波频率fc和频偏值Δf,对载波频率fc进行纠正,得到纠正后的载波频率fc_new:
fc_new=fc+Δf;
6c4)根据纠正后得到的载波频率fc_new,对复基带信号s(t)进行载波同步,得到同步后的复基带信号x(t);
6d)根据十六正交幅度调制16QAM信号和四进制相移键控QPSK信号的理论值特点,确定接收调制信号r(t)的调制方式:
6d1)计算同步后的复基带信号x(t)的六阶累积量C63和四阶累计量C42
C63=E{x3(t)(x*(t))3}-9E{x2(t)(x*(t))2}-9|E{x2(t)}|2-24E{x(t)x*(t)},
C42=E{x2(t)(x*(t))2}-|E{x2(t)}|2-2E{x(t)x*(t)},
其中,E{·}表示求均值,x*(t)表示对x(t)求共轭,|·|表示求绝对值;
6d2)根据六阶累计量C63和四阶累计量C42,计算三阶特征参数F3
6d3)根据四进制相移键控QPSK信号和十六正交幅度调制16QAM信号的理论值给出三阶门限值th1,将三阶特征参数F3与三阶门限值th1进行比较:如果F3<th1,则确定接收调制信号为十六正交幅度调制16QAM信号,识别结束;如果F3≥th1,则确定接收调制信号为四进制相移键控QPSK信号,识别结束
步骤7,确定接收的调制信号r(t)是否为八进制相移键控8PSK信号。
经过步骤(5)和步骤(6)的判断后,此时接收机接收的调制信号r(t)可能为:八进制相移键控8PSK信号和十六振幅相移键控16APSK信号这两种信号之一,这两种信号的八次方频谱特征不完全相同,如图4所示,其中:
图4(a)是八进制相移键控8PSK信号的八次方频谱图,
图4(b)是十六振幅相移键控16APSK信号的八次方频谱图。
由图4可以看出,八进制相移键控8PSK信号的八次方频谱存在谱峰,而其它进制信号的八次方频谱不存在谱峰,因此可由八次方频谱是否存在谱峰,来确定接收调制信号r(t)是否为八进制相移键控8PSK信号。
具体识别过程如下:
7a)对复基带信号s(t)做八次方运算,对八次方运算后的信号做傅里叶变换,得到八次方频谱;
7b)判断八次方频谱是否存在谱峰:
7b1)在八次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+8fmax),令(0,sr+8fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的八次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
7b2)在去除频偏的八次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P3
7b3)设置八次方频谱情况下的门限值为Th3,将去除频偏的八次方频谱的最大值和次大值的比值P3与八次方频谱情况下门限值Th3进行比较:如果P3≥Th3,则存在谱峰,将接收的调制信号r(t)作为八进制相移键控8PSK信号,识别结束,如果P3<Th3,则不存在谱峰,执行步骤(8)。
步骤8,确定接收的调制信号r(t)是否为十六振幅相移键控16APSK信号。
经过步骤(5)、步骤(6)和步骤(7)的判断后,此时接收机接收的调制信号r(t)可能为:十六振幅相移键控16APSK信号或其它十六进制调制方式。十六振幅相移键控16APSK信号的十二次方频谱与其它十六进制的调制信号的十二次方频谱有相似的特征,如图5所示,其中:
图5(a)是十六振幅相移16APSK信号的十二次方频谱图,
图5(b)是十六进制幅度调制16QAM信号的十二次方频谱图,
由图5可以看出,十六振幅相移键控16APSK信号和十六正交幅度调制16QAM信号的十二次方频谱均存在谱峰,因此在用十二次方频谱是否存在谱峰,来确定接收的调制信号r(t)是否为十六进制信号的基础上,还需要用一个新的参数来识别16APSK信号。
由于各种十六进制信号的高阶累积量不同,因此可以用该参数来识别16APSK信号。
具体识别过程如下:
8a)对复基带信号s(t)做十二次方运算,对十二次方运算后的信号做傅里叶变换,得到十二次方频谱;
8b)判断十二次方频谱是否存在谱峰:
8b1)在十二次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+12fmax),令(0,sr+12fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏后的十二次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
8b2)在去除频偏的十二次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P4
8b3)设置十二次方谱情况下的门限值为Th4,将去除频偏的十二次方频谱的最大值和次大值的比值P4与该门限值Th4进行比较:如果P4≥Th4,则存在谱峰,执行步骤(8c),如果P4<Th4,则不存在谱峰,无法识别接收信号的调制方式;
8c)根据十二次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正:
8c1)在十二次方频谱上寻找频谱峰值对应的信号点位置index,计算频谱峰值对应的频率f:
其中,fs是采样率,fft_num是傅里叶变换总点数;
8c2)根据码元速率sr、频率f和傅里叶变换总点数fft_num,计算十二次方频谱时的频偏值Δf':
8c3)根据载波频率fc和频偏值Δf',对载波频率fc进行纠正,得到纠正后的载波频率fc_new':
fc_new'=fc+Δf';
8c4)根据纠正后得到的载波频率fc_new',对复基带信号s(t)进行载波同步,得到同步后的复基带信号y(t);
8d)根据十六进制相移键控16APSK信号的理论值特点,确定接收调制信号r(t)的调制方式:
8d1)计算同步后复基带信号y(t)的四阶累计量C42和八阶累计量C80
C42=E{y2(t)(y*(t))2}-|E{y2(t)}|2-2E{y(t)y*(t)}
C80=E{y8(t)}-28E{y2(t)}E{y6(t)}-35(E{y4{t}})2
+420E{y2(t)}E{y4(t)}-630(E{y2(t)})4
其中,E{·}表示求均值,y*(t)表示对y(t)求共轭,|·|表示求绝对值;
8d2)根据四阶累计量C42和八阶累计量C80,计算四阶特征参数F4
8d3)根据十六振幅相移键控16APSK信号的理论值给出四阶门限值th2,将四阶特征参数F4与四阶门限值th2进行比较:如果F4<th2,则确定接收调制信号为十六振幅相移键控16APSK信号,识别结束,如果F4≥th2,则确定接收调制信号为其它十六进制信号,识别结束。
本发明的效果可通过以下仿真进一步说明:
1.仿真参数:
第一种:设接收的调制信号为四进制相移键控QPSK信号,采样率为250Mhz,码元速率为512kBd,信噪比变化范围为-10dB:1dB:30dB,信道为高斯白噪声AWGN信道,滚降系数为0.35,仿真次数为5000次。
第二种:设接收的调制信号依次为:二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号、十六正交幅度调制16QAM信号和十六相移键控16APSK信号;采样率为250Mhz,码元速率为512kBd,信道为高斯白噪声AWGN信道,信噪比变化范围为-10dB:1dB:30dB,频偏为5kHz,滚降系数为0.35,仿真次数为5000次。
2.仿真内容:
仿真1,在第一种仿真参数条件下,仿真本发明对接收调制信号进行功率谱平滑的效果图,结果如图6,其中:
图6(a)是接收的调制信号功率谱平滑前频谱图,横坐标表示频率,纵标表示功率谱密度。
图6(b)是接收的调制信号功率谱平滑后频谱图,横坐标表示频率,纵坐标表示功率谱密度。
由图6可知,通过对接收的调制信号进行功率谱平滑,使得频谱粗糙部分变得平滑,有助于提高载波频率估计准确率、码元速率估计准确率、频偏估计准确率和调制方式识别率。
仿真2,在第一种仿真参数条件下,比较本发明与瞬时相位法和判决反馈环法对接收调制信号载波频率估计的性能,结果如图7所示,图7中横坐标为信噪比snr,单位是dB,纵坐标为归一化均方误差NMSE。
由图7可知,判决反馈环法的归一化均方误差NMSE最小,估计准确度高,但是这种方法的实现复杂度最高,并且需要载频的先验知识,瞬时相位法的归一化均方误差NMSE最大,估计准确度最低,但是这种方法实现简单,本发明是对瞬时相位法的改进,相较于瞬时相位法,算法的性能得到了很大的提升,在信噪比snr大于5dB的情况下,与判决反馈环法性能相当,归一化均方误差NMSE达到10-2,综上所述,从算法估计准确度和算法复杂度两方面来说,本发明对载波频率估计的性能优于瞬时相位法和判决反馈环法。
仿真3,在第一种仿真参数条件下,比较本发明与循环谱法和延迟相乘法对接收调制信号码元速率估计的性能,结果如图8所示,图8中横坐标为信噪比snr,单位是dB,纵坐标为归一化均方误差NMSE。
由图8可知,当信噪比snr大于-10dB时,本发明的归一化均方误差NMSE最小,估计准确度最高,延迟相乘法的归一化均方误差NMSE最大,估计准确度最低,当信噪比snr小于-10dB且大于-16dB时,循环谱法的归一化均方误差NMSE最小,估计准确度最高,但是该方法实现复杂度非常高,不能用于实时估计。本发明与循环谱法的估计准确度相当,但计算复杂度比循环谱法低,非常适用于实时估计。综上所述,从算法估计准确度和算法复杂度两方面比较,本发明对码元速率估计的性能远优于循环谱法和延迟相乘法。
仿真4,在第二种仿真参数条件下,比较本发明与高阶累积量法和高次方谱法对接收调制信号的正确识别概率,结果如图9,其中:
图9(a)是本发明、高阶累积量法和高次方谱法对二进制相移键控BPSK信号和四进制相移键控QPSK信号的正确识别概率曲线图,图中横坐标为信噪比snr,单位为dB,纵坐标为正确识别概率。
图9(b)是本发明、高阶累积量法和高次方谱法对八进制相移键控8PSK信号和十六相移键控16APSK信号的正确识别概率曲线图,图中横坐标为信噪比snr,单位为dB,纵坐标为正确识别概率。
图9(c)是本发明、高阶累积量法和高次方谱法对十六正交幅度调制16QAM信号的正确识别概率曲线图,图中横坐标为信噪比snr,单位为dB,纵坐标为正确识别概率。
由图9可知,在存在频偏的情况下,本发明对二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号、十六正交幅度调制16QAM信号和十六相移键控16APSK信号这五种调制方式均有很高的正确识别概率,且远高于高次方谱法和高阶累积量法。对于二进制相移键控BPSK信号、四进制相移键控QPSK信号、八进制相移键控8PSK信号和十六相移键控16APSK信号,在信噪比snr满足一定条件的情况下,本发明的正确识别概率可达到100%,对于十六正交幅度调制16QAM信号,在信噪比snr大于2dB时,本发明的正确识别概率为95%。
以上描述仅是本发明的一个具体实例,不构成对本发明的任何限制。显然对于本领域的专业人员来说,在了解了本发明内容和原理后,都可能在不背离本发明原理、结构的情况下,进行形式和细节上的各种修正和改变,但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种识别卫星通信信号调制方式的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)接收待处理的调制信号r(t),并对其进行带通滤波,得到待识别信号z(t);
(2)对待识别信号z(t)进行分段处理,计算每段信号的功率谱,并对功率谱依次进行平滑处理和载波频率估计,得到平滑后信号w(t)和载波频率fc
(3)将平滑后信号w(t)与本地振荡器输出的信号相乘,再通过匹配滤波滤除其高频分量,得到解调后的两路基带信号I(t)和Q(t),由两路基带信号I(t)和Q(t)得到一路复基带信号:
s(t)=I(t)+jQ(t),
其中,
I(t)=a(t)cosΔθ+b(t)sinΔθ
Q(t)=-a(t)sinΔθ+b(t)cosΔθ
式中a(t)为平滑后信号的同向分量,b(t)为平滑后信号的正交分量,Δθ为平滑后信号与本地振荡器输出信号的相位差;
(4)计算复基带信号s(t)相邻码元间的距离与时间间隔的比值,得到速率信号vl(t),再计算速率信号的频谱,得到码元速率sr;
(5)对复基带信号s(t)做平方运算,对平方运算后的信号做傅里叶变换,得到二次方频谱,判断二次方频谱是否存在谱峰,如果二次方频谱存在谱峰,则将接收的调制信号r(t)作为二进制相移键控BPSK信号,识别结束,否则,执行步骤(6);
(6)对复基带信号s(t)做四次方运算,对四次方运算后的信号做傅里叶变换,得到四次方频谱,判断四次方频谱是否存在谱峰,如果四次方频谱存在谱峰,则先根据四次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,再确定出四进制相移键控QPSK信号或十六正交幅度调制16QAM信号,识别结束,否则,执行步骤(7);
(7)对复基带信号s(t)做八次方运算,对八次方运算后的信号做傅里叶变换,得到八次方频谱,判断八次方频谱是否存在谱峰,如果八次方频谱存在谱峰,则将接收的调制信号r(t)作为八进制相移键控8PSK信号,识别结束,否则,执行步骤(8);
(8)对复基带信号s(t)做十二次方运算,对十二次方运算后的信号做傅里叶变换,得到十二次方频谱,判断十二次方频谱是否存在谱峰,如果十二次方频谱存在谱峰,则先根据十二次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,再根据高阶累积量确定出十六振幅相移键控16APSK信号,识别结束,否则无法识别接收信号的调制方式。
2.如权利要求1所述的方法,其中步骤(4)中估计码元速率,按如下步骤进行:
(4a)由解调后两路基带信号I(t)和Q(t)的表达式,得到速率信号vl(t):
v l ( t ) = [ a ( t ) - a ( t - 1 f s ) ] 2 + [ b ( t ) - b ( t - 1 f s ) ] 2 × f s ,
其中,fs为采样频率,a(t)为平滑后信号的同向分量,b(t)为平滑后信号的正交分量;
(4b)对速率信号vl(t)做傅里叶变换,得到其频谱图,将频谱图中最大峰值处对应的频率作为码元速率估计值sr。
3.如权利要求1所述的方法,其中步骤(5)中判断二次方频谱是否存在谱峰,按如下步骤进行:
(5a)在二次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+2fmax),令(0,sr+2fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的二次方谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
(5b)在去除频偏的二次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P1
(5c)设置二次方谱情况下的门限值为Th1,将去除频偏的二次方频谱的最大值和次大值的比值P1与二次方谱情况下的门限值Th1进行比较:如果P1≥Th1,则存在谱峰,如果P1<Th1,则不存在谱峰。
4.如权利要求1所述的方法,其中步骤(6)中判断四次方频谱是否存在谱峰,按如下步骤进行:
(6a)在四次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+4fmax),令(0,sr+4fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的四次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
(6b)在去除频偏的四次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P2
(6c)设置四次方谱情况下的门限值为Th2,将去除频偏的四次方频谱的最大值和次大值的比值P2与四次方谱情况下的门限值Th2进行比较:如果P2≥Th2,则存在谱峰,如果P2<Th2,则不存在谱峰。
5.如权利要求1所述的方法,其中步骤(6)中根据四次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,按如下步骤进行:
(6d)在四次方频谱上寻找频谱峰值对应的信号点位置index,计算频谱峰值对应的频率f:
f = i n d e x × f s f f t _ n u m ,
其中,fs是采样率,fft_num是傅里叶变换总点数;
(6e)根据码元速率sr、频率f和傅里叶变换总点数fft_num,计算四次方频谱时的频偏值Δf:
Δ f = f - s r 4 f f t _ n u m ;
(6f)根据载波频率fc和频偏值Δf,计算纠正后的载波频率fc_new:
fc_new=fc+Δf。
6.如权利要求1所述的方法,其中步骤(6)中确定出四进制相移键控QPSK信号或十六正交幅度调制16QAM信号,按如下步骤进行:
(6g)计算六阶累积量C63和四阶累计量C42
(6h)根据六阶累计量C63和四阶累计量C42,计算三阶特征参数F3
F 3 = | C 63 | | C 42 | 3 2 ;
(6i)根据四进制相移键控QPSK信号和十六正交幅度调制16QAM信号的理论值给出三阶门限值th1,将三阶特征参数F3与三阶门限值th1进行比较:如果F3<th1,则确定接收调制信号为十六正交幅度调制16QAM信号,识别结束;如果F3≥th1,则确定接收调制信号为四进制相移键控QPSK信号,识别结束。
7.如权利要求1所述的方法,其中步骤(7)中判断八次方频谱是否存在谱峰,按如下步骤进行:
(7a)在八次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+8fmax),令(0,sr+8fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏的八次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
(7b)在去除频偏的八次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P3
(7c)设置八次方谱情况下的门限值为Th3,将去除频偏的八次方频谱的最大值和次大值的比值P3与八次方谱情况下门限值Th3进行比较:如果P3≥Th3,则存在谱峰,如果P3<Th3,则不存在谱峰。
8.如权利要求1所述的方法,其中步骤(8)中判断十二次方频谱是否存在谱峰,按如下步骤进行:
(8a)在十二次方频谱中,设频偏对应的信号点范围为(0,sr+12fmax),令(0,sr+12fmax)范围内信号点的频谱值为0,得到去除频偏后的十二次方频谱,其中,sr为码元速率,fmax为系统允许的最大频偏;
(8b)在去除频偏的十二次方频谱中,搜索频谱的最大值和次大值,并计算该频谱的最大值和次大值的比值P4
(8c)设置十二次方谱情况下的门限值为Th4,将去除频偏的十二次方频谱的最大值和次大值的比值P4与该门限值Th4进行比较:如果P4≥Th4,则存在谱峰,如果P4<Th4,则不存在谱峰。
9.如权利要求1所述的方法,其中步骤(8)中根据十二次方频谱、载波频率fc和码元速率sr进行频偏纠正,按如下步骤进行:
(8d)在十二次方频谱上寻找频谱峰值对应的信号点位置index,计算频谱峰值对应的频率f:
f = i n d e x × f s f f t _ n u m ,
其中,fs是采样率,fft_num是傅里叶变换总点数;
(8e)根据码元速率sr、频率f和傅里叶变换总点数fft_num,计算十二次方频谱时的频偏值Δf':
Δf ′ = f - s r 12 f f t _ n u m ;
(8f)根据载波频率fc和频偏值Δf',计算纠正后的载波频率fc_new:
fc_new=fc+Δf'。
10.如权利要求1所述的方法,其中步骤(8)中根据高阶累积量确定出十六振幅相移键控16APSK信号,按如下步骤进行:
(8g)计算四阶累计量C42和八阶累计量C80
(8h)根据四阶累计量C42和八阶累计量C80,计算四阶特征参数F4
F 4 = | C 80 | | C 42 | 2 ;
(8i)根据十六振幅相移键控16APSK信号的理论值给出四阶门限值th2,将四阶特征参数F4与四阶门限值th2进行比较:如果F4<th2,则确定接收调制信号为十六振幅相移键控16APSK信号,识别结束,如果F4≥th2,则确定接收调制信号为其它十六进制信号,识别结束。
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108521387A (zh) * 2018-03-30 2018-09-11 中国电子科技集团公司第三十六研究所 一种信号调制样式识别方法和装置
CN108548963A (zh) * 2018-03-20 2018-09-18 西安电子科技大学 基于奇数移动平滑算法的功率谱估计方法
CN108965181A (zh) * 2018-09-25 2018-12-07 电子科技大学 一种用于数据链信号侦收系统的信号调制方式识别方法
CN109450836A (zh) * 2018-12-14 2019-03-08 北京理工大学 一种状态转换概率分布的光数字通信调制格式识别方法
CN109450834A (zh) * 2018-10-30 2019-03-08 北京航空航天大学 基于多特征关联和贝叶斯网络的通信信号分类识别方法
CN109587091A (zh) * 2019-01-23 2019-04-05 西南交通大学 基于逻辑回归算法的相干光通信系统调制格式识别方法
CN111817994A (zh) * 2019-07-25 2020-10-23 中国人民解放军陆军工程大学 基于相位差分星座图聚类的调制识别方法及装置
CN112969086A (zh) * 2020-12-16 2021-06-15 广州长嘉电子有限公司 Dvb-s2数字信号在智能电视上的识别方法及装置
CN113014523A (zh) * 2021-02-25 2021-06-22 电子科技大学 一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法
CN114330409A (zh) * 2020-09-24 2022-04-12 广州慧睿思通科技股份有限公司 信号处理方法、电子设备和存储介质
CN115460048A (zh) * 2022-09-19 2022-12-09 四川九洲电器集团有限责任公司 一种基于码元速率的msk调制识别方法、介质及装置
CN115602191A (zh) * 2022-12-12 2023-01-13 杭州兆华电子股份有限公司(Cn) 一种变压器声纹检测系统的噪声消除方法
CN115695124A (zh) * 2023-01-05 2023-02-03 成都玖锦科技有限公司 一种uqpsk相干解调方法和系统
CN117560260A (zh) * 2024-01-11 2024-02-13 为准(北京)电子科技有限公司 信道调制方式检测方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101741805A (zh) * 2010-01-29 2010-06-16 华为技术有限公司 信号调制方法及装置、信号调制系统
CN102439887A (zh) * 2011-10-18 2012-05-02 华为技术有限公司 信号调制装置和调制方法
CN103199945A (zh) * 2013-03-29 2013-07-10 南京信息职业技术学院 一种低信噪比条件下认知无线电信号调制方式的识别方法
CN103780462A (zh) * 2014-01-22 2014-05-07 中国人民解放军理工大学 基于高阶累积量和谱特征的卫星通信信号调制识别方法
CN104363194A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 武汉大学 基于波形变换的psk调制识别方法
CN106027436A (zh) * 2016-05-03 2016-10-12 北京邮电大学 一种识别信号调制方式的方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101741805A (zh) * 2010-01-29 2010-06-16 华为技术有限公司 信号调制方法及装置、信号调制系统
CN102439887A (zh) * 2011-10-18 2012-05-02 华为技术有限公司 信号调制装置和调制方法
CN103199945A (zh) * 2013-03-29 2013-07-10 南京信息职业技术学院 一种低信噪比条件下认知无线电信号调制方式的识别方法
CN103780462A (zh) * 2014-01-22 2014-05-07 中国人民解放军理工大学 基于高阶累积量和谱特征的卫星通信信号调制识别方法
CN104363194A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 武汉大学 基于波形变换的psk调制识别方法
CN106027436A (zh) * 2016-05-03 2016-10-12 北京邮电大学 一种识别信号调制方式的方法及装置

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108548963A (zh) * 2018-03-20 2018-09-18 西安电子科技大学 基于奇数移动平滑算法的功率谱估计方法
CN108548963B (zh) * 2018-03-20 2019-08-13 西安电子科技大学 基于奇数移动平滑算法的功率谱估计方法
CN108521387A (zh) * 2018-03-30 2018-09-11 中国电子科技集团公司第三十六研究所 一种信号调制样式识别方法和装置
CN108965181A (zh) * 2018-09-25 2018-12-07 电子科技大学 一种用于数据链信号侦收系统的信号调制方式识别方法
CN109450834A (zh) * 2018-10-30 2019-03-08 北京航空航天大学 基于多特征关联和贝叶斯网络的通信信号分类识别方法
CN109450834B (zh) * 2018-10-30 2020-10-27 北京航空航天大学 基于多特征关联和贝叶斯网络的通信信号分类识别方法
CN109450836A (zh) * 2018-12-14 2019-03-08 北京理工大学 一种状态转换概率分布的光数字通信调制格式识别方法
CN109587091A (zh) * 2019-01-23 2019-04-05 西南交通大学 基于逻辑回归算法的相干光通信系统调制格式识别方法
CN111817994A (zh) * 2019-07-25 2020-10-23 中国人民解放军陆军工程大学 基于相位差分星座图聚类的调制识别方法及装置
CN114330409A (zh) * 2020-09-24 2022-04-12 广州慧睿思通科技股份有限公司 信号处理方法、电子设备和存储介质
CN112969086A (zh) * 2020-12-16 2021-06-15 广州长嘉电子有限公司 Dvb-s2数字信号在智能电视上的识别方法及装置
CN113014523A (zh) * 2021-02-25 2021-06-22 电子科技大学 一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法
CN113014523B (zh) * 2021-02-25 2022-01-11 电子科技大学 一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法
CN115460048A (zh) * 2022-09-19 2022-12-09 四川九洲电器集团有限责任公司 一种基于码元速率的msk调制识别方法、介质及装置
CN115460048B (zh) * 2022-09-19 2024-04-02 四川九洲电器集团有限责任公司 一种基于码元速率的msk调制识别方法、介质及装置
CN115602191A (zh) * 2022-12-12 2023-01-13 杭州兆华电子股份有限公司(Cn) 一种变压器声纹检测系统的噪声消除方法
CN115695124A (zh) * 2023-01-05 2023-02-03 成都玖锦科技有限公司 一种uqpsk相干解调方法和系统
CN115695124B (zh) * 2023-01-05 2023-03-17 成都玖锦科技有限公司 一种uqpsk相干解调方法和系统
CN117560260A (zh) * 2024-01-11 2024-02-13 为准(北京)电子科技有限公司 信道调制方式检测方法及装置
CN117560260B (zh) * 2024-01-11 2024-04-02 为准(北京)电子科技有限公司 信道调制方式检测方法及装置

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