CN114050952A - 一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，包括：构建多波束天线阵列，使用多个波束指向不同方位，分别接收来波信号的不同多径分量；选取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号作为参考信号；选取信号能量第二强的波束的信号与所述参考信号进行相干合并，将合并后的信号作为新的参考信号；重复步骤S3，直到所有波束的信号都完成相干合并，得到最终的合并信号；估计所述合并信号的噪声功率；计算所述合并信号的高阶累计量；计算归一化的高阶累计量；将归一化的高阶累计量的数值与判决表进行对比，判断来波信号的调制方式。本发明能够改善自动调制方式识别在信噪比极低以及多径传播环境下的检测成功率。

Description

一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法

技术领域

本发明涉及通信系统中的信号处理技术领域，特别涉及一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，可以应用于地面通信系统，非协作通信系统，军用系统和卫星通信系统中，用于检测来波信号的调制方式。

背景技术

无线通信系统发送的信号需要依据信道特性采用不同的调制方式来实现更高传输速率，或者提供更为可靠的传输能力，接收机通常需要预先知道发送信号的调制方式来对信号进行解调，因此需要发送机和接收机之间进行协调。然而在某些情况下，收发信机是非协作的。

如在军事应用中需要对敌方信号进行截获，此时收发信机就处于非协作状态，截获信号的接收机无法预知发信机所使用的调制方式，就无法对信号进行解调，也就无法进一步对信号进行解密。在民用通信系统中，由于信道条件是变化的，为了适应这种变化，也常常需要通过改变调制方式的形式来提高传输速率或者传输可靠性。因为调制方式是可变的，发送机就需要提前通知收信机来调整解调方式来正确的接收信号。由于需要发送通知给接收机，也就为系统带来了额外的开销。对于信道时变的且传输时延较大的系统如卫星通信系统而言，这个发送通知的开销就会影响系统的效率，如果可以让接收机自动的获得发送机的调制方式，就可以进一步改善系统的性能。

自动调制方式识别也称为盲检测，是在收发之间没有协同的情况下，通过分析接收信号的特征来判断发送信号的调制方式的技术。其利用接收信号统计特性分析信号特征，通过研究信号特征来判断来波信号的调制方式。然而传统的自动调制方式识别存在两个重要的缺点。首先，传统的自动调制方式识别算法对信噪比有着较高的要求，一般需要较好的信噪比才能有着较好的识别成功率；其次，传统的自动调制方式识别算法只能在高斯加性白噪声信道的条件下，才能获得较好的识别成功率，而对于由多径信道导致的时延扩展所引起的信号叠加的情况就性能就会有非常显著的下降，甚至直接导致算法失效。因此，现有的自动调制方式识别目前无法应用在低信噪比，多径的环境中。

总结以上内容可以看出，对于无线通信系统而言，收发信机之间需要通过协作来确定信号的调制方式从而可以进行正确的调制解调，在非协作系统中就无法有效解调，在协作系统中也需要引入额外的开销，降低系统的效率。通过自动调制识别算法可以在非协作的条件下对信号进行解调，在协作的条件下也可以降低系统的开销，有着重大的应用价值。然而自动调制方式识别受到信噪比和多径信道的影响，因此需要提出一种适用于弱信噪比并能适用于多径环境的自动调制方式识别方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，能够大幅改善自动调制方式识别技术在信噪比极低以及多径传播环境下的检测成功率，对于不同的调制方式具备良好的适应性。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：

一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，包括以下步骤：

S1、构建多波束天线阵列，使用多个波束指向不同方位，分别接收来波信号的不同多径分量；

S2、选取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号作为参考信号；

S3、选取信号能量第二强的波束的信号与所述参考信号进行相干合并，将合并后的信号作为新的参考信号；

S4、重复步骤S3，直到所有波束的信号都完成相干合并，得到最终的合并信号；

S5、估计所述合并信号的噪声功率；

S6、计算所述合并信号的高阶累计量；

S7、计算归一化的高阶累计量；

S8、将归一化的高阶累计量的数值与判决表进行对比，判断来波信号的调制方式。

优选地，所述步骤S3中，进行相干合并的算法如下：

其中，X_ref是参考信号，Xi是当前与参考信号进行相干合并的信号，

是合并得到的新的参考信号。

优选地，所述步骤S5中，使用信号能量强度最弱的一个波速的信号或者临近频点的能量作为估计的噪声功率δ²。

优选地，所述步骤S6中，计算所述合并信号的高阶累计量，公式为：

C_42,x＝E(|x|⁴)-|E(x²)|²-2E²(|x|²)

其中，x是最终的合并信号，C_42,x是计算得到的合并信号的四阶累计量。

优选地，所述步骤S7中，计算归一化的高阶累计量，公式为：

其中，

是归一化的四阶累计量，E(|x|²)是信号平均功率，δ²是噪声功率。

优选地，所述步骤S8的判决表中：

当

数值接近-2，判断调制方式为BPSK；

当

数值接近-1，判断调制方式为QPSK；

当

数值接近-0.68，判断调制方式为16QAM；

当

数值接近-0.6191，判断调制方式为64QAM。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本发明实施例中，首先构建多波束天线阵列，然后利用天线阵列的阵列增益来改善信号的信噪比，之后利用波束赋形来构建窄波束，降低多径信号对检测算法的影响，最后使用高阶累计量检测算法来对信号的调制方式进行检测。本发明适用于城市环境、野外环境以及卫星通信等多种类型的多径信道环境，具备较强的环境适应性，适用范围广泛。本发明也能够有效改善极低信噪比及多径传播环境下的检测成功率。并且，本发明对系统计算量的要求较小，可以适用于不同大小的天线阵列系统。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a和图1b是本发明实施例提供的调制方式识别应用场景示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

这里假设一个基本的检测系统，如图1a和图1b所示，这个系统由发信机和收信机构成，收发信机间没有协作。发信机发出的信号会经过无线传播信道到达收信机，无线传播信道可以是具有众多散射体的多径信号，无线信号通过多径到达收信机，形成符号间干扰影响收信机的性能；无线传播信道也可以是视距传播的，因传播路径远，功率小导致接收信噪比低的情况。

针对上述问题，本发明的实施例提供了一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，如图2所示，所述方法包括以下步骤：

S1、构建多波束天线阵列，使用多个波束指向不同方位，分别接收来波信号的不同多径分量。

S2、选取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号作为参考信号。

S3、选取信号能量第二强的波束的信号与所述参考信号进行相干合并，将合并后的信号作为新的参考信号。

本步骤中，进行相干合并的算法如下：

其中，X_ref是参考信号，Xi是当前与参考信号进行相干合并的信号，

是合并得到的新的参考信号。

S4、重复步骤S3，直到所有波束的信号都完成相干合并，得到最终的合并信号。

S5、估计所述合并信号的噪声功率。

本步骤中，使用信号能量强度最弱的一个波速的信号或者临近频点的能量作为估计的噪声功率δ²。

S6、计算所述合并信号的高阶累计量。

本步骤中，计算合并信号的高阶累计量的公式为：

C_42,x＝E(|x|⁴)-|E(x²)|²-2E²(|x|²)

其中，x是最终的合并信号，C_42,x是计算得到的合并信号的四阶累计量。

S7、计算归一化的高阶累计量。

本步骤中，计算归一化的高阶累计量的公式为：

其中，

是归一化的四阶累计量，E(|x|²)是信号平均功率，δ²是噪声功率。

S8、将归一化的高阶累计量的数值与判决表进行对比，判断来波信号的调制方式。

所述判决表如下：

其中，当

数值接近-2，判断调制方式为BPSK；

当

数值接近-1，判断调制方式为QPSK；

当

数值接近-0.68，判断调制方式为16QAM；

当

数值接近-0.6191，判断调制方式为64QAM。

本发明实施例中，通过多个波束来分别接收待检测目标的多径信号，然后提取其中信号能量最强的一个信号作为参考信号，通过相关合并算法来将多个路径的信号进行合成，最后使用高阶累积量的信号分析方法来获得信号的特征，并基于高阶累计量来判断信号的来波信号的调制方式。与现有技术相比，本发明能够有效改善极低信噪比及多径传播环境下的检测成功率，能够适用于城市环境、野外环境以及卫星通信等多种类型的多径信道环境，具备较强的环境适应性，适用范围广泛。

下面通过两个具体的应用场景对本发明方法进行详细的阐述。

应用场景1：发信机的调制方式为BPSK和QPSK中的一种，发信机发送的信号通过视距传播到收信机，由于山体反射存在多径信号，多径信号到达角间隔大，每个波束分别接收不同的多径能量，收发信机间距离较远达到36000km，传播路损较大。由于传播路损较大，最强波束接收信噪比为-10dB。由于信噪比较低，通过仿真验证，检测成功率为50％，现有检测算法基本失效。

在使用本发明后，用户可以在没有发信机方位先验知识的情况下，利用天线阵列的阵列增益来提升信号的信噪比，进而改善检测成功率。具体来说，假设收信机有16个波束，指向不同的方位，分别接收1路多径信号的能量，则：

步骤一，16个波束分别接收信号，形成16个数据流；

步骤二，提取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号，假设为波束3作为参考信号；

步骤三，选取能量第二强的信号，假设为波束4与参考信号进行相干合并，计算公式如下：

假设波束4接收信号的能量和波束3相近，则通过相干合并后，新的参考信号的信噪比提升3dB；

步骤四，重复步骤三，直到所有波束的信号都完成相关合并，得到最终的合并信号，假设其他信号的能量都是波束3的1/7，则最终合并信号的信噪比相对波束3信号的信噪比提升约5dB；

步骤五，使用信号能量强度最弱的一个信号或者临近频点的能量作为估计的噪声功率δ²；

步骤六，基于公式C_42,x＝E(|x|⁴)-|E(x²)|²-2E²(|x|²)，计算合并后参考信号的四阶累计量；

步骤七，基于噪声功率和信号的四阶及二阶累计量得到归一化的四阶累计量为-1.1；

步骤八，基于判决表格，判断发射的信号为QPSK。

由于获得了5dB的合并增益，波束赋形后信号的信噪比为-5dB，基于仿真分析，信号的检测成功率达到了70％，本发明显著提高了自动调制方式识别的检测成功率。

在这个应用例里面，由于路损较大，导致接收信噪比过低，因此传统检测算法成功率较低。本发明的多波束信号相干合成的方法提高了信噪比，使得在没有先验知识的情况下就能对发信机发射的信号进行增强，提升了接收信号的信噪比，从而提升了检测的成功率。

应用场景2：发信机的调制方式为QPSK，16QAM和64QAM中的一种，发信机发送的信号通过多径传播到接收机，传播距离较短。假设信道为常见的瑞利信道，接收信噪比为5dB。但是受到多径信道导致的符号间干扰的影响，传统方法检测成功率约为41％。

在使用本发明后，用户通过对接收信号进行波束赋形来分割信号空间，分别收集接收来自不同到达角的信号。由于不同波束接收的信号都可以被拆解为一个主信号和多个多径信号的组合，不同波束中主信号和多径信号的能量差不同。其中能量较强的信号通常是视距传播的，因此主信号的能量远强于多径分量的能量，因此将能量较强的信号作为参考信号，并与其他信号进行相关合并可以进一步增加主信号分量的能量，拉大主信号和多径分量信号的能量差，降低多径信号对调制方式识别的影响，提升检测成功率。具体来说，假设收信机有32个波束。则：

步骤一，32个波束分别接收信号，形成32个数据流；

步骤二，提取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号，假设为波束16作为参考信号；

步骤三，选取能量第二强的信号，假设为波束15与参考信号进行相干合并；

步骤四，重复步骤三，直到所有波束的信号都完成相关合并，得到最终的合并信号；

步骤五，使用信号能量强度最弱的一个信号或者临近频点的能量作为估计的噪声功率δ²；

步骤六，基于公式C_42,x＝E(|x|⁴)-|E(x²)|²-2E²(|x|²)，计算合并后参考信号的四阶累计量；

步骤七，基于噪声功率和信号的四阶及二阶累计量得到归一化的四阶累计量为-0.7；

步骤八，基于判决表格，判断发射的信号为16QAM。

在这个应用例里面，由于待检测信号经过多径信道，导致符号间干扰，因此传统检测算法成功率较低。本发明的将多径影响较小的信号作为参考信号，并秩序增强多径信号中主径分量的能量，降低多径信道导致的符号间干扰对检测成功率的影响。通过仿真验证分析，在不使用本发明情况下，信号的检测成功率约为41％，在使用本发明的情况下，检测成功率提高到了80％。因此，本发明可以有效地改善自动调制方式识别在多径信道条件下的检测成功率。

总结两种应用场景，本发明在不需要先验知识的情况下，可以大幅改善自动调制方式识别在信噪比极低以及多径传播导致的符号间干扰严重的情况下检测成功率低的问题，对于不同的调制方式也具备较好的适应性。可以看出本发明可以有效改善自动调制方式识别的性能，具有广阔的应用前景。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建多波束天线阵列，使用多个波束指向不同方位，分别接收来波信号的不同多径分量；

S2、选取所有波束中信号能量最强的一个波束的信号作为参考信号；

S3、选取信号能量第二强的波束的信号与所述参考信号进行相干合并，将合并后的信号作为新的参考信号；

S4、重复步骤S3，直到所有波束的信号都完成相干合并，得到最终的合并信号；

S5、估计所述合并信号的噪声功率；

S6、计算所述合并信号的高阶累计量；

S7、计算归一化的高阶累计量；

S8、将归一化的高阶累计量的数值与判决表进行对比，判断来波信号的调制方式。

2.根据权利要求1所述的基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行相干合并的算法如下：

其中，X_ref是参考信号，Xi是当前与参考信号进行相干合并的信号，

是合并得到的新的参考信号。

3.根据权利要求1所述的基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，使用信号能量强度最弱的一个波速的信号或者临近频点的能量作为估计的噪声功率δ²。

4.根据权利要求1所述的基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，所述步骤S6中，计算所述合并信号的高阶累计量，公式为：

C_42,x＝E(|x|⁴)-|E(x²)|²-2E²(|x|²)

其中，x是最终的合并信号，C_42,x是计算得到的合并信号的四阶累计量。

5.根据权利要求4所述的基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，所述步骤S7中，计算归一化的高阶累计量，公式为：

其中，

是归一化的四阶累计量，E(|x|²)是信号平均功率，δ²是噪声功率。

6.根据权利要求1所述的基于多波束天线的自动调制方式识别方法，其特征在于，所述步骤S8的判决表中：

当

数值接近-2，判断调制方式为BPSK；

当

数值接近-1，判断调制方式为QPSK；

当

数值接近-0.68，判断调制方式为16QAM；

当

数值接近-0.6191，判断调制方式为64QAM。

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