CN114915525A - 基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法及系统 - Google Patents

基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法及系统 Download PDF

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CN114915525A CN202210339365.1A CN202210339365A CN114915525A CN 114915525 A CN114915525 A CN 114915525A CN 202210339365 A CN202210339365 A CN 202210339365A CN 114915525 A CN114915525 A CN 114915525A
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Abstract

本发明公开了一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法及系统，涉及通信及信号处理技术领域。包括：发信机发射调制信号；接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；计算多个波束中每个波束的信噪比；计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量；根据信噪比以及高阶累计量，得到每个波束的判决结果；根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率；合并多个概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。本发明可以应用于地面通信系统，非协作通信系统，军用通信系统和卫星通信系统中，用于检测来波信号的调制方式，减少系统开销，提高系统灵活性，也可用于目标信号的截获和侦听。

Description

基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法及系统
技术领域
本发明涉及通信及信号处理技术领域，特别是指一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法及系统。
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的传输速率，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，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，是在收发机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有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，性能就会有非常显著的下降，甚至直接导致算法失效。因此，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
本发明针对如何设计出适用于弱信噪比、并能适用于多径环境自动调制的方式进行识别的方法的问题，提出了本发明。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
一方面，本发明提供了一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法，该方法由基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统实现，该方法包括：
S1、发信机发射调制信号。
S2、接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；其中，多个波束分别指向不同的方位。
S3、计算多个波束中每个波束的信噪比。
S4、计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量。
S5、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果；每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式。
S6、根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率。
S7、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，S3中的计算多个波束中每个波束的信噪比包括：
S31、选取信号的不同多径分量中，信号能量强度最弱的信号或临近频点的信号的能量，作为估计的噪声功率δ2。
S32、根据估计的噪声功率以及多个波束中的每个波束接收信号能量，计算每个波束的信噪比。
可选地，S4中的高阶累计量的计算方法，如下式(1)所示：
C42,x＝E(|x|4)-|E(x2)|2-2E2(|x|2) (1)
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；x∈(1,2,…,m),m为波束的个数；E为数学期望；E(|x|4)为x的绝对值的四次矩的数学期望；|E(x2)|2为x2的数学期望的二次矩；E2(|x|2)为x的绝对值的平方的数学期望的平方。
可选地，S5中的根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果包括：
S51、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，计算每个波束接收信号的归一化的高阶累计量。
S52、根据归一化的高阶累计量以及判决表格，得到判决结果。
可选地，S51中的归一化的高阶累计量的计算方法，如下式(2)所示：
Figure BDA0003578295590000031
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；E(|x|2)为信号平均功率；δ2为噪声功率。
可选地，S6中的根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率包括：
根据每个波束的判决结果，分别计算任一波束k在调制信号的调制方式为i，i∈{二进制相移键控BPSK，正交相移键控QPSK，16正交幅度调制16QAM，64正交幅度调制64QAM}时，检测结果为波束k的调制方式的概率。
可选地，S6中的每个波束的检测结果为波束的判决结果的概率的计算方法，如下式(3)所示：
Figure BDA0003578295590000032
其中，k∈(1,2,…,m),m为波束的个数；dek为第k个波束的判决结果；snrk为第k个波束的信噪比；modi为发射信号的调制方式，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}；p(dek|modj,snrk)为特定信道条件下不同信噪比snrk情况下不同发送调制方式modj被接收端识别为不同调制方式的概率矩阵，M为发射信号的调制方式的个数；j∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}。
可选地，S7中的合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果包括：
S71、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果。
S72、根据合并后的结果，分别计算调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}的概率，取最大的概率所对应的调制方式为发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，S71中的合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果，由下式(4)计算：
Figure BDA0003578295590000041
其中，L为参与计算的波束数量，1≤L≤m。
另一方面，本发明提供了一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统，该系统应用于实现基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法，该系统包括发信机以及接收机；其中：
发射机，用于发信机发射调制信号。
接收机，用于接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；其中，多个波束分别指向不同的方位；计算多个波束中每个波束的信噪比；计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量；根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果；每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式；根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率；合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，接收机，进一步用于：
S31、选取信号的不同多径分量中，信号能量强度最弱的信号或临近频点的信号的能量，作为估计的噪声功率δ2。
S32、根据估计的噪声功率以及多个波束中的每个波束接收信号能量，计算每个波束的信噪比。
可选地，高阶累计量的计算方法，如下式(1)所示：
C42,x＝E(|x|4)-|E(x2)|2-2E2(|x|2) (1)
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；x∈(1,2,…,m),m为波束的个数；E为数学期望；E(|x|4)为x的绝对值的四次矩的数学期望；|E(x2)|2为x2的数学期望的二次矩；E2(|x|2)为x的绝对值的平方的数学期望的平方。
可选地，接收机，进一步用于：
S51、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，计算每个波束接收信号的归一化的高阶累计量。
S52、根据归一化的高阶累计量以及判决表格，得到判决结果。
可选地，归一化的高阶累计量的计算方法，如下式(2)所示：
Figure BDA0003578295590000051
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；E(|x|2)为信号平均功率；δ2为噪声功率。
可选地，接收机，进一步用于：
根据每个波束的判决结果，分别计算任一波束k在调制信号的调制方式为i，i∈{二进制相移键控BPSK，正交相移键控QPSK，16正交幅度调制16QAM，64正交幅度调制64QAM}时，检测结果为波束k的调制方式的概率。
可选地，S6中的每个波束的检测结果为波束的判决结果的概率的计算方法，如下式(3)所示：
Figure BDA0003578295590000052
其中，k∈(1,2,…,m),m为波束的个数；dek为第k个波束的判决结果；snrk为第k个波束的信噪比；modi为发射信号的调制方式，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}；p(dek|modj,snrk)为特定信道条件下不同信噪比snrk情况下不同发送调制方式modj被接收端识别为不同调制方式的概率矩阵，M为发射信号的调制方式的个数。
可选地，接收机，进一步用于：
S71、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果。
S72、根据合并后的结果，分别计算调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}的概率，取最大的概率所对应的调制方式为发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果，由下式(4)计算：
Figure BDA0003578295590000061
其中，L为参与计算的波束数量，1≤L≤m。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
上述方案中，首先通过多个天线来构建天线阵列，然后利用天线阵列的阵列增益来改善信号的信噪比，然后利用波束赋形来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环境下的检测成功率。本发明对系统计算量的要求较小，也可以适用于不同大小的天线阵列系统。
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。
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1是本发明实施例提供的基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法流程示意图；
图3是本发明实施例提供的基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统框图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法，该方法可以由基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统实现。如图1所示的基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法流程图，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
S1、发信机发射调制信号。
一种可行的实施方式中，调制信号的调制方式可以是BPSK(Binary Phase ShiftKeying，二进制相移键控)，QPSK(Quadrature Phase Shift Keying，正交相移键控)，16QAM(Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制)，64QAM
举例来说，为了更清晰地说明本发明的工作流程和具体效果，现假设一个基本的检测系统，该系统由一个发信机和一个收信机构成，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。
具体地，发射机的调制方式为QPSK，16QAM和64QAM中的一种。发射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％。
S2、接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号。
其中，多个波束分别指向不同的方位。
一种可行的实施方式中，本发明通过多个天线来构建天线阵列，利用天线阵列的阵列增益来改善信号的信噪比，然后利用波束赋形构建窄波束，降低多径信号对检测算法的影响。
举例来说，假设收信机有16个波束。16个波束分别接收信号，形成16个数据流。
S3、计算多个波束中每个波束的信噪比。
S31、选取信号的不同多径分量中，信号能量强度最弱的信号或临近频点的信号的能量，作为估计的噪声功率δ2。
其中，频点指具体的绝对频率值。一般为调制信号的中心频率。频点是给固定频率的编号。
一种可行的实施方式中，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。
S32、根据估计的噪声功率以及多个波束中的每个波束接收信号能量，计算每个波束的信噪比。
举例来说，计算得到16个波束的信噪比snr1，snr2，…，snr16。
S4、计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量。
可选地，S4中的高阶累计量的计算方法，如下式(1)所示：
C42,x＝E(|x|4)-|E(x2)|2-2E2(|x|2) (1)
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；x∈(1,2,…,m),m为波束的个数；E为数学期望；E(|x|4)为x的绝对值的四次矩的数学期望；|E(x2)|2为x2的数学期望的二次矩；E2(|x|2)为x的绝对值的平方的数学期望的平方。
举例来说，计算16个波束的高阶累计量
Figure BDA0003578295590000081
S5、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果。
每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式。
S51、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，计算每个波束接收信号的归一化的高阶累计量。
可选地，S51中的归一化的高阶累计量的计算方法，如下式(2)所示：
Figure BDA0003578295590000091
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；E(|x|2)为信号平均功率；δ2为噪声功率。
举例来说，计算16个波束的归一化的高阶累计量
Figure BDA0003578295590000092
S52、根据归一化的高阶累计量以及判决表格，得到判决结果。
一种可行的实施方式中，判决表格如下表1所示：
表1
调制方式 BPSK QPSK 16QAM 64QAM
C<sub>42,x</sub> -2 -1 -0.68 -0.6191
举例来说，得到16个判决结果，可以是波束1的判决结果为调制方式16QAM、波束2的判决结果为调制方式64QAM、…、波束16的判决结果为调制方式16QAM。
S6、根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率。
可选地，S6中的根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率包括：
根据每个波束的判决结果，分别计算任一波束k在调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}时，检测结果为波束k的调制方式的概率。
可选地，S6中的每个波束的检测结果为波束的判决结果的概率的计算方法，如下式(3)所示：
Figure BDA0003578295590000093
其中，k∈(1,2,…,m),m为波束的个数，m＝16；dek为第k个波束的判决结果；snrk为第k个波束的信噪比；modi为发射信号的调制方式，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}；p(dek|modj,snrk)为特定信道条件下不同信噪比snrk情况下不同发送调制方式modj被接收端识别为不同调制方式的概率矩阵，M为发射信号的调制方式的个数；j∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}。
举例来说，波束1的判决结果为调制方式16QAM(以下用1表示)，则分别计算发射信号的调制方式i为QPSK(以下用a表示)、16QAM(以下用b表示)以及64QAM(以下用c表示)时，检测结果为16QAM的概率即P(1|a)P(1|b)P(1|c)。
波束2的判决结果为调制方式64QAM(以下用2表示)，则分别计算发射信号的调制方式i为QPSK(以下用a表示)、16QAM(以下用b表示)以及64QAM(以下用c表示)时，检测结果为64QAM的概率即P(2|a)P(2|b)P(2|c)。
…
波束16的判决结果为调制方式16QAM(以下用1表示)，则分别计算发射信号的调制方式i为QPSK(以下用a表示)、16QAM(以下用b表示)以及64QAM(以下用c表示)时，检测结果为16QAM的概率即P(1|a)P(1|b)P(1|c)。
S7、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，S7中的合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果包括：
S71、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果。
可选地，S71中的合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果，由下式(4)计算：
Figure BDA0003578295590000101
其中，L为参与计算的波束数量，1≤L≤16。
举例来说，将步骤S7得到的结果合并，得到P(1|a)＝0.1、P(1|b)＝0.2、P(1|c)＝0.1、P(2|a)＝0.3、P(2|b)＝0.1、P(2|c)＝0.2。
S72、根据合并后的结果，分别计算调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}的概率，取最大的概率所对应的调制方式为发射的调制信号的调制方式检测结果。
一种可行的实施方式中，合并所有波束的检测结果，计算不同调制方式i(i∈QPSK/16QAM/64QAM)情况下，合并后信号估计为QPSK/16QAM/64QAM的概率。基于不同波束接收信号合并的结果，分别计算发送信号调制方式为QPSK/16QAM/64QAM的概率，取概率最大的调制方式QPSK为检测结果。
举例来说，根据步骤S71得到的结果，计算调制方式为BPSK的概率为0，调制方式为QPSK的概率为0.4，调制方式为16QAM的概率为0.3，调制方式为64QAM的概率为0.3，则最大的概率所对应的调制方式为QPSK，因此，检测得到发射的调制信号的调制方式的结果为QPSK。
一种可行的实施方式中，如图2所示，本发明通过仿真，基于概率加权的决策合并，信号的检测成功率达到了75％，显著提高了自动调制方式识别的检测成功率。
本发明实施例中，首先通过多个天线来构建天线阵列，然后利用天线阵列的阵列增益来改善信号的信噪比，然后利用波束赋形来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环境下的检测成功率。本发明对系统计算量的要求较小，也可以适用于不同大小的天线阵列系统。
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。
如图3所示，本发明实施例提供了一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统，该系统应用于实现基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法。该系统包括发信机以及接收机；其中：
S1、发射机，用于发信机发射调制信号。
S2、接收机，用于接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；其中，多个波束分别指向不同的方位；计算多个波束中每个波束的信噪比；计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量；根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果；每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式；根据每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为波束的调制方式的概率；合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，接收机，进一步用于：
S31、选取信号的不同多径分量中，信号能量强度最弱的信号或临近频点的信号的能量，作为估计的噪声功率δ2。
S32、根据估计的噪声功率以及多个波束中的每个波束接收信号能量，计算每个波束的信噪比。
可选地，高阶累计量的计算方法，如下式(1)所示：
C42,x＝E(|x|4)-|E(x2)|2-2E2(|x|2) (1)
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；x∈(1,2,…,m),m为波束的个数；E为数学期望；E(|x|4)为x的绝对值的四次矩的数学期望；|E(x2)|2为x2的数学期望的二次矩；E2(|x|2)为x的绝对值的平方的数学期望的平方。
可选地，接收机，进一步用于：
S51、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，计算每个波束接收信号的归一化的高阶累计量。
S52、根据归一化的高阶累计量以及判决表格，得到判决结果。
可选地，归一化的高阶累计量的计算方法，如下式(2)所示：
Figure BDA0003578295590000121
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；E(|x|2)为信号平均功率；δ2为噪声功率。
可选地，接收机，进一步用于：
根据每个波束的判决结果，分别计算任一波束k在调制信号的调制方式为i，i∈{二进制相移键控BPSK，正交相移键控QPSK，16正交幅度调制16QAM，64正交幅度调制64QAM}时，检测结果为波束k的调制方式的概率。
可选地，S6中的每个波束的检测结果为波束的判决结果的概率的计算方法，如下式(3)所示：
Figure BDA0003578295590000122
其中，k∈(1,2,…,m),m为波束的个数，m＝32；dek为第k个波束的判决结果；snrk为第k个波束的信噪比；modi为发射信号的调制方式，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}；p(dek|modj,snrk)为特定信道条件下不同信噪比snrk情况下不同发送调制方式modj被接收端识别为不同调制方式的概率矩阵，M为发射信号的调制方式的个数。
可选地，接收机，进一步用于：
S71、合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果。
S72、根据合并后的结果，分别计算调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}的概率，取最大的概率所对应的调制方式为发射的调制信号的调制方式检测结果。
可选地，合并多个波束的检测结果为波束的调制方式的概率，得到合并后的结果，由下式(4)计算：
Figure BDA0003578295590000131
其中，L为参与计算的波束数量，1≤L≤32。
可选的，通过设置信号功率门限，选择平均功率E(|x|2)最高的20个波束参与计算，则L＝20。
本发明实施例中，首先通过多个天线来构建天线阵列，然后利用天线阵列的阵列增益来改善信号的信噪比，然后利用波束赋形来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环境下的检测成功率。本发明对系统计算量的要求较小，也可以适用于不同大小的天线阵列系统。
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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
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 (10)

1.一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、发信机发射调制信号；
S2、接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；其中，所述多个波束分别指向不同的方位；
S3、计算多个波束中每个波束的信噪比；
S4、计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量；
S5、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果；所述每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式；
S6、根据所述每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率；
S7、合并多个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中的计算多个波束中每个波束的信噪比包括：
S31、选取所述信号的不同多径分量中，信号能量强度最弱的信号或临近频点的信号的能量，作为估计的噪声功率δ2；
S32、根据所述估计的噪声功率以及多个波束中的每个波束接收信号能量，计算每个波束的信噪比。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4中的高阶累计量的计算方法，如下式(1)所示：
C42,x＝E(|x|4)-|E(x2)|2-2E2(|x|2) (1)
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；x∈(1,2,…,m),m为波束的个数；E为数学期望；E(|x|4)为x的绝对值的四次矩的数学期望；|E(x2)|2为x2的数学期望的二次矩；E2(|x|2)为x的绝对值的平方的数学期望的平方。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5中的根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果包括：
S51、根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，计算每个波束接收信号的归一化的高阶累计量；
S52、根据所述归一化的高阶累计量以及判决表格，得到判决结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S51中的归一化的高阶累计量的计算方法，如下式(2)所示：
Figure FDA0003578295580000021
其中，C42,x为多个波束中任一波束x的高阶累计量；E(|x|2)为信号平均功率；δ2为噪声功率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S6中的根据所述每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率包括：
根据所述每个波束的判决结果，分别计算任一波束k在所述调制信号的调制方式为i，i∈{二进制相移键控BPSK，正交相移键控QPSK，16正交幅度调制16QAM，64正交幅度调制64QAM}时，检测结果为所述波束k的调制方式的概率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S6中的每个波束的检测结果为所述波束的判决结果的概率的计算方法，如下式(3)所示：
Figure FDA0003578295580000022
其中，k∈(1,2,…,m),m为波束的个数；dek为第k个波束的判决结果；snrk为第k个波束的信噪比；modi为发射信号的调制方式，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}；p(dek|modj,snrk)为特定信道条件下不同信噪比snrk情况下不同发送调制方式modj被接收端识别为不同调制方式的概率矩阵，M为发射信号的调制方式的个数；j∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述S7中的合并多个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果包括：
S71、合并多个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率，得到合并后的结果；
S72、根据所述合并后的结果，分别计算所述调制信号的调制方式为i，i∈{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}的概率，取最大的概率所对应的调制方式为发射的调制信号的调制方式检测结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述S71中的合并多个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率，得到合并后的结果，由下式(4)计算：
Figure FDA0003578295580000031
其中，L为参与计算的波束数量，1≤L≤m。
10.一种基于最大似然比多天线调制识别的信号检测系统，其特征在于，所述系统包括发信机以及接收机；其中：
发射机，用于发信机发射调制信号；
接收机，用于接收机采用多个波束，分别接收发射的调制信号的多径信号；其中，所述多个波束分别指向不同的方位；计算多个波束中每个波束的信噪比；计算多个波束中每个波束接收信号的高阶累计量；根据每个波束的信噪比以及每个波束接收信号的高阶累计量，得到每个波束的判决结果；所述每个波束的判决结果为判断每个波束接收信号的调制方式；根据所述每个波束的判决结果，得到每个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率；合并多个波束的检测结果为所述波束的调制方式的概率，得到发射的调制信号的调制方式检测结果。
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