CN108650203A - 一种基于侦察接收机的调制模式识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于侦察接收机的调制模式识别方法。本发明包括以下步骤：1、将输入信号通过自动增益控制处理,将不同能量的信号幅值统一；2、通过FFT对AGC处理后的信号做频率粗估计，估计频率与输入信号下变频；3、对下变频之后信号做位同步处理，消除收发端时钟偏移；4、通过载波同步跟踪剩余频偏，解调出基带信号；5、利用频率跟踪曲线区分出PSK和FSK信号，利用基带信号区分BPSK和QPSK信号。本发明能够消除信号能量和载波频率对调制模式识别的影响，提高了低能量低信噪比的信号的识别率。本发明能够对BPSK、QPSK以及FSK信号在接收机同步系统中进行准确地判断，识别率高于传统识别方法。

Description

一种基于侦察接收机的调制模式识别方法

技术领域

本发明属于通信侦察接收机领域，特别涉及一种基于侦察接收机的调制模式识别方法。

背景技术

随着通信技术的高速发展,实际通信环境中信号日趋密集。不同功率、带宽和调制模式的通信信号同时存在,使得实际通信环境愈加复杂。在信号侦察中，现代侦察接收机必须具备在复杂情况下动态变化的信号环境中实时对信号进行检测和分类识别的能力。而在实际远距离侦察中，接收端接收到的信号已经十分微弱，再加上环境和仪器噪声的影响，使得信号的分析识别更加困难。

目前主要的识别算法包括频谱检测法、星座图法和基于高阶累计量的识别方法等。频谱检测法由于实现简单、复杂度低，是调制模式识别算法中一种广泛使用的识别方法，但当输入信号存在干扰时，频谱检测识别率很难满足实际需求，而且实际识别中BPSK和QPSK信号频谱相似，无法通过频谱检测区分。星座图可以反映不同调制模式信号的结构关系，通过信号星座图分布特征进行调制模式识别是最稳健的方法之一。但当输入信号存在输入信号幅度、载波频率动态变化星座图对信号进行识别会出现大量虚警和误识。基于高阶累计量的方法由于其抗多径干扰的能力得到广泛的关注和研究，但是实际识别过程中ASK和BPSK以及MFSK之间高阶累计量相同,无法区分，且高阶累计量算法复杂度高，不易于硬件实现。

总的来说，目前识别算法主要针对解调后的基带信号进行研究，对于实际环境中接收到的输入信号幅度、载波频率高度动态变化的信号，识别效果并不好。在处理能量较低的信号时，由于仪器本身和环境噪声对信号影响很大，以上这些方法均不能对目标信号做出准确判断，无法满足实际工程要求。并且目前的识别算法实现复杂度高、资源占用过大、不适于硬件实现。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，对于实际环境中存在的BPSK、QPSK、FSK信号在载波频率和信号能量高动态变化时难以识别的问题，提出了一种基于侦察接收机的调制模式识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1、将输入信号通过自动增益控制处理(AGC),将不同能量的信号幅值统一；

步骤2、通过FFT对AGC处理后的信号做频率粗估计，估计频率与输入信号下变频；

步骤3、对下变频之后信号做位同步处理，消除收发端时钟偏移；

步骤4、通过载波同步跟踪剩余频偏，解调出基带信号；

步骤5、利用频率跟踪曲线区分出PSK和FSK信号，利用基带信号区分BPSK和QPSK信号。

步骤1具体实现如下：

1-1.对输入信号幅值估计，之后与参考电平R比较；

1-2.将比较后的值与收敛因子α相乘后作对数和指数处理，通过对数函数和指数函数的非线性特性来控制反馈函数；

1-3.将输入信号x(n)与反馈函数相乘得到增益控制后的输出信号，递推公式如下:

y(n)＝x(n)exp(A(n)) (1)

A(n+1)＝A(n)+α[R-y(n)] (2)

其中A(n)为控制信号，R为参考电平，α为收敛因子。此时信号已经被统一到同一幅值。

步骤2具体实现如下：

2-1.将输入信号实时分组，每组1024个数据点，存储到寄存器中；

2-2.对每组数据做1024点FFT，取频谱的最大值和第二大值对应横坐标的平均值作为估计频率；

2-3.当第五组数据输入时，释放之前保存的第一组数据，将第五组数据保存到第一个寄存器中，如此四组数据为一次循环，循环32次做128组FFT；

2-4.将每次FFT的估计频率加权平均，得到最后的载波频率估计值；

2-5.将AGC处理后数据与FFT估计频率做下变频。此过程中可以将信号写成两路形式，表达式如下

s(t)＝I(t)cos(2πf_ct)+Q(t)sin(2πf_ct)+n(t) (3)

其中I(t)、Q(t)分别为输入s(t)的I、Q两路基带数据，f_c表示其载波频率，n(t)为服从N(0,σ²)的高斯白噪声。

下变频后，暂时不考虑噪声，信号表达式如下：

I(k)＝I_kcos(2πkΔf/f_s)-Q_ksin(2πkΔf/f_s) (4)

Q(k)＝I_ksin(2πkΔf/f_s)+Q_kcos(2πkΔf/f_s) (5)

其中，I(k)为同相支路，Q(k)为正交支路；I_k、Q_k为支路系数，k为第k个采样点。

步骤3具体实现如下：

3-1.对输入信号做线性内插，公式如下

y(k)＝x(m_k)+μ_k[x(m_k+1)-x(m_k)] (6)

其中μ_k为环路估计误差；

3-2.通过同步误差检测器检测接收信号的定时误差值，公式如下

3-3.使用预滤波进一步减小进入环路滤波的误差抖动，传输函数如下

其中A为滤波因子，且A＜1。

3-4.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节以使系统达到稳定。

3-5.以位定时NCO溢出时刻作为采样允许时钟产生的标志，此时将环路估计误差反馈到内插滤波器。

3-6.重复步骤3-1～3-5，直到位同步环路稳定收敛。

步骤4具体实现如下：

4-1.位同步后信号与载波同步中本地NCO反馈频率下变频后低通滤波。此时信号I路Q路表达式如下

其中为本地振荡器与输入信号之间的相角差值。

4-2.通过鉴相方程计算出信号相位，计算过程如下

其中sign(*)为符号函数。

将式(9)(10)代入式(11)有

4-3.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节以使系统达到稳定。

4-4.更新NCO中本地频率。

4-5.重复步骤4-1～4-4，直到载波同步环路收敛稳定，当环路稳定时趋近于0，此时I′(k)和Q′(k)只含有解调后的两路基带数据，NCO中频率等于信号的频偏。

步骤5具体实现如下：

5-1.将接收到的频偏跟踪数据实时分组，判断该组数据的稳定性，当检测到跟踪载频出现较大跳变时，则将该组信号判定为FSK信号。当跟踪频率稳定在一个固定值时，进入后续判断；

5-2.将接收到的解调数据实时分组，每组128个点，统计I，Q两路中符号相同的数据个数，将识别阈值设为100，如果超过设定的阈值即判定为BPSK信号，反之低于阈值则判定为QPSK信号。

本发明有益效果如下：

1.本发明针对先验信息完全未知的信号，在全盲的情况下对信号进行调制模式识别。

2.本发明能够消除信号能量和载波频率对调制模式识别的影响，提高了低能量低信噪比的信号的识别率。

3.在信号输入幅度和频率动态变化的的情况下，本发明能够对BPSK、QPSK以及FSK信号在接收机同步系统中进行准确地判断，识别率高于传统识别方法。

4.本发明只需要对两种特征参量进行识别判定，减少了计算量和系统资源占用，易于硬件实现。

附图说明

图1本发明中侦察接收机系统流程图

图2本发明中增益自动控制模块算法框图；

图3本发明中多窗谱加权FFT流程图；

图4本发明中位同步结构图；

图5本发明中载波同步结构图；

图6二阶环路滤波器结构图；

图7FSK信号载波同步频偏跟踪曲线；

图8PSK信号载波同步频偏跟踪曲线；

图9BPSK信号解调后基带信号；

图10QPSK信号解调后基带信号；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施例做进一步的说明。

如图1所示，一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，具体实现过程如下：

步骤1、将输入信号通过自动增益控制处理(AGC),将不同能量的信号幅值统一，如图2所示；

步骤2、通过FFT对AGC处理后的信号做频率粗估计，估计频率与输入信号下变频；

步骤3、对下变频以后信号做位同步处理，消除收发端时钟偏移，具体过程如图4所示；

步骤4、通过载波同步跟踪剩余频偏，解调出基带信号，如图5所示；

步骤5、利用频偏跟踪曲线区分PSK和FSK信号，利用基带信号区分BPSK和QPSK信号。

步骤1具体实现如下：

1-1.输入信号幅值估计后与参考电平比较；

1-2.将比较后值与收敛因子相乘后作对数和指数处理，通过对数函数和指数函数的非线性特性来控制反馈函数；

1-3.将输入信号与反馈函数相乘得到增益控制后的输出信号，递推公式如下

y(n)＝x(n)exp(A(n)) (1)

A(n+1)＝A(n)+α[R-y(n)] (2)

其中A(n)为控制信号，R为参考电平，α为收敛因子。此时信号已经被统一到同一幅值。

步骤2具体实现如下：

2-1.将输入信号实时分组，每组1024个数据点，存储到寄存器中；

2-2.对每组数据做1024点FFT，取频谱的最大值和第二大值对应横坐标的平均值作为估计频率；

2-3.当第五组数据输入时，释放之前保存的第一组数据，将第五组数据保存到第一个寄存器中，如此四组数据为一次循环，循环32次做128组FFT；

2-4.将每次FFT的估计频率加权平均，得到最后的载波频率估计值；

2-5.将AGC后信号与FFT估计频率做下变频。将信号写成两路形式，表达式如下

s(t)＝I(t)cos(2πf_ct)+Q(t)sin(2πf_ct)+n(t) (3)

其中I(t)、Q(t)分别为信号s₁(t)的I、Q两路基带数据，f_c表示其载波频率，n(t)为服从N(0,σ²)的高斯白噪声。

下变频后，暂时不考虑噪声，信号表达式如下

I(k)＝I_kcos(2πkΔf/f_s)-Q_ksin(2πkΔf/f_s) (4)

Q(k)＝I_ksin(2πkΔf/f_s)+Q_kcos(2πkΔf/f_s) (5)

其中，I(k)为同相支路，Q(k)为正交支路；I_k、Q_k为支路系数，k为第k个采样点。

步骤3具体实现如下：

3-1.对输入信号做线性内插，公式如下

y(k)＝x(m_k)+μ_k[x(m_k+1)-x(m_k)] (6)

其中μ_k为环路估计误差；

3-2.通过同步误差检测器检测接收信号的定时误差值，公式如下

3-3.使用预滤波进一步减小进入环路滤波的误差抖动，传输函数如下

其中A为滤波因子，且A＜1。

3-4.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节使系统达到稳定，如图6所示。其中C1，C2为环路系数，由以下公式计算

其中为环路固有振荡频率；B_L为环路等效噪声带宽，一般取信息传输速率R_b的ξ为阻尼系数，取值为0.707。

3-5.以位定时NCO溢出时刻作为采样允许时钟产生的标志，此时将环路估计误差反馈到内插滤波器。

3-6.重复步骤3-1～3-5，直到位同步环路稳定收敛。

步骤4具体实现如下：

4-1.位同步后信号与载波同步NCO反馈频率下变频后低通滤波。此时信号I路Q路表达式如下

其中为本地振荡器与输入信号之间的相角差值。

4-2.通过鉴相方程计算出信号相位，计算过程如下

其中sign(*)为符号函数，I′(k)、Q′(k)分别为信号下变频后的同相和正交支路。

将式(10)(11)代入式(12)有

4-3.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节使系统达到稳定，如图6所示。其中C1，C2为环路系数，由以下公式计算

其中为环路固有振荡频率；B_L为环路等效噪声带宽，一般取信息传输速率R_b的ξ为阻尼系数，取值为0.707。

4-4.更新NCO中本地频率，返回步骤4-1直到载波同步环路收敛稳定，当环路稳定时趋近于0，此时I′(k)和Q′(k)只含有解调后的两路基带数据，NCO中频率等于信号的频偏。

步骤5具体实现如下：

5-1.将接收到的频偏跟踪数据实时分组，判断该组数据的稳定性，当检测到跟踪载频出现较大跳变时，如图7所示，则将该组信号判定为FSK信号。当跟踪频率稳定在一个固定值时，如图8所示，则判定为PSK信号，进入后续判断；

5-2.将接收到的PSK信号解调数据实时分组，每组128个点，统计I，Q两路中符号相同的数据个数，将识别阈值设为100，如果超过设定的阈值即判定为BPSK信号，如图9所示；反之低于阈值则判定为QPSK信号，如图10所示。

实施例：

采用中国科技电子集团提供的空口信号输入侦察接收机系统，经过安捷伦矢量信号发生器M9381A射频调制，信号频率由1720M下变频到25M～75MHz，信号能量为-10dBm～-60dBm，输入300组不同调制方式的信号，每组128个数据点。

先将输入信号通过AGC处理，统一输入信号的幅度。AGC处理后，对信号做FFT频率粗估计，以纠正大频偏。接下来将信号经过位同步，消除收发端的延迟和时钟偏移。最后将信号通过载波跟踪环，跟踪剩余频差并解调出基带信号。在调制模式识别中，先通过频率跟踪曲线对FSK和PSK进行区分，之后通过解调出的基带信号对BPSK和QPSK信号进行区分。通过统计实验结果，本发明对于300组-45dbm、-55dbm和-60dbm的输入信号，识别率分别为99.66％、98.69％和95.10％，而采用高阶累积量进行识别，识别率分别为90.38％、88.65％和83.33％。

实施例结果表明，本专利的基于侦察接收机的调制模式识别算法在在降低了系统复杂度和运算量的同时，保证了识别率，且更加适合硬件实现。

最后需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims (6)

1.一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、将输入信号通过自动增益控制AGC处理,将不同能量的信号幅值统一；

步骤2、通过FFT对AGC处理后的信号做频率粗估计，估计频率与输入信号下变频；

步骤3、对下变频之后信号做位同步处理，消除收发端时钟偏移；

步骤4、通过载波同步跟踪剩余频偏，解调出基带信号；

步骤5、利用频率跟踪曲线区分出PSK和FSK信号，利用基带信号区分BPSK和QPSK信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于步骤1具体实现如下：

1-1.对输入信号幅值估计，之后与参考电平R比较；

1-2.将比较后的值与收敛因子α相乘后作对数和指数处理，通过对数函数和指数函数的非线性特性来控制反馈函数；

1-3.将输入信号x(n)与反馈函数相乘得到增益控制后的输出信号，递推公式如下:

y(n)＝x(n)exp(A(n)) (1)

A(n+1)＝A(n)+α[R-y(n)] (2)

其中A(n)为控制信号，R为参考电平，α为收敛因子；此时信号已经被统一到同一幅值。

3.根据权利要求2所述的一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于步骤2具体实现如下：

2-1.将输入信号实时分组，每组1024个数据点，存储到寄存器中；

2-2.对每组数据做1024点FFT，取频谱的最大值和第二大值对应横坐标的平均值作为估计频率；

2-3.当第五组数据输入时，释放之前保存的第一组数据，将第五组数据保存到第一个寄存器中，如此四组数据为一次循环，循环32次做128组FFT；

2-4.将每次FFT的估计频率加权平均，得到最后的载波频率估计值；

2-5.将AGC处理后数据与FFT估计频率做下变频，此过程将信号写成两路形式，表达式如下

s(t)＝I(t)cos(2πf_ct)+Q(t)sin(2πf_ct)+n(t) (3)

其中I(t)、Q(t)分别为输入s(t)的I、Q两路基带数据，f_c表示其载波频率，n(t)为服从N(0,σ²)的高斯白噪声；

下变频后，信号表达式如下：

I(k)＝I_kcos(2πkΔf/f_s)-Q_ksin(2πkΔf/f_s) (4)

Q(k)＝I_ksin(2πkΔf/f_s)+Q_kcos(2πkΔf/f_s) (5)

其中，I(k)为同相支路，Q(k)为正交支路；I_k、Q_k为支路系数，k为第k个采样点。

4.根据权利要求3所述的一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于步骤3具体实现如下：

3-1.对输入信号做线性内插，公式如下

y(k)＝x(m_k)+μ_k[x(m_k+1)-x(m_k)] (6)

其中μ_k为环路估计误差；

3-2.通过同步误差检测器检测接收信号的定时误差值，公式如下

3-3.使用预滤波进一步减小进入环路滤波的误差抖动，传输函数如下

其中A为滤波因子，且A＜1；

3-4.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节以使系统达到稳定；

3-5.以位定时NCO溢出时刻作为采样允许时钟产生的标志，此时将环路估计误差反馈到内插滤波器；

3-6.重复步骤3-1～3-5，直到位同步环路稳定收敛。

5.根据权利要求4所述的一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于步骤4具体实现如下：

4-1.位同步后信号与载波同步中本地NCO反馈频率下变频后低通滤波；此时信号I路Q路表达式如下

其中为本地振荡器与输入信号之间的相角差值；

4-2.通过鉴相方程计算出信号相位，计算过程如下

其中sign(*)为符号函数；

将式(9)(10)代入式(11)有

4-3.对信号相位使用二阶环路滤波滤除高频分量，同时对相位误差进行调节以使系统达到稳定；

4-4.更新NCO中本地频率；

4-5.重复步骤4-1～4-4，直到载波同步环路收敛稳定，当环路稳定时趋近于0，此时I′(k)和Q′(k)只含有解调后的两路基带数据，NCO中频率等于信号的频偏。

6.根据权利要求5所述的一种基于侦察接收机的调制模式识别方法，其特征在于步骤5具体实现如下：

5-1.将接收到的频偏跟踪数据实时分组，判断该组数据的稳定性，当检测到跟踪载频出现较大跳变时，则将该组信号判定为FSK信号；当跟踪频率稳定在一个固定值时，进入后续判断；

5-2.将接收到的解调数据实时分组，每组128个点，统计I，Q两路中符号相同的数据个数，将识别阈值设为100，如果超过设定的阈值即判定为BPSK信号，反之低于阈值则判定为QPSK信号。