摘  要： 針對軟件無線電中自動調(diào)制模式識別在信噪比大范圍變化下的精度和速度問題，提出了一種帶有參考訓(xùn)練的分類識別結(jié)構(gòu)，通過構(gòu)造有效的三維特征矢量和加權(quán)擇多判決分類器，對BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類信號進(jìn)行調(diào)制模式識別。仿真結(jié)果驗證了該方法的可行性和有效性。
關(guān)鍵詞： 自動調(diào)制模式識別；特征矢量；加權(quán)擇多判決

    軟件無線電技術(shù)已經(jīng)成為最近幾年通信界研究和開發(fā)的熱點(diǎn)。它的主要目的是建立一個通用平臺，讓不同制式和傳輸速率的通信信號互聯(lián)互通，實現(xiàn)資源的最優(yōu)利用。軟件無線電的通信體制決定了通信的接收方無法根據(jù)某一特定的解調(diào)方式、在特定的頻段上進(jìn)行解調(diào)解碼。對這種多速率、多模式的寬帶信號進(jìn)行解調(diào)，首先需要解決的問題就是如何自動識別接收信號的調(diào)制模式，然后再分析對應(yīng)該調(diào)制模式的各種調(diào)制參數(shù)，如頻點(diǎn)、帶寬、波特率等。自動調(diào)制模式識別的實現(xiàn)對軟件無線電技術(shù)的發(fā)展起著重要作用。
    對于自動調(diào)制模式識別，國內(nèi)外已取得不少研究成果[1-2]。總結(jié)起來，識別方式大致分為兩類:基于判決理論的識別和基于統(tǒng)計理論的識別?；谂袥Q理論的識別方式依賴于先驗概率進(jìn)行分類判決；而基于統(tǒng)計理論的識別方式主要依靠特征提取和構(gòu)造合適的分類器進(jìn)行識別。后者不需要假設(shè)條件，易于進(jìn)行盲識別和算法的高效實現(xiàn)，因而應(yīng)用范圍更廣。其中特征提取的研究初期僅限于對時頻特征的分析，隨著研究的深入，逐漸引入了譜相關(guān)理論、小波理論、矩理論、循環(huán)累量和高階累量[3]進(jìn)行調(diào)制特征的提取。
    而分類器的設(shè)計主要是線性分類器、非線性分類投影、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)等理論的應(yīng)用。統(tǒng)計識別效果的好壞往往取決于特征提取，并且正向著低預(yù)處理、低復(fù)雜度、盲識別、高識別精度的方向發(fā)展[5]。
    本文針對低算法復(fù)雜度、較高識別精度、較快識別速度的要求，結(jié)合應(yīng)用需要，從常用的五類調(diào)制信號(BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK)中有選擇性地提取三類特征構(gòu)成特征矢量，通過加權(quán)擇多判決進(jìn)行分類[6]。在不同的信噪比下的仿真結(jié)果表明，本文提出的方法能夠較好地分類識別這五類調(diào)制模式。
1 系統(tǒng)構(gòu)成
    系統(tǒng)的原理框圖如圖1所示，共包括三個模塊：訓(xùn)練模塊、接收提取模塊和判決模塊。訓(xùn)練模塊主要負(fù)責(zé)掃描載頻，以掃描得到的載頻為參量，隨機(jī)產(chǎn)生五類幅度歸一化的調(diào)制信號，并對每類信號進(jìn)行三維特征矢量提取，構(gòu)成3×5大小的信號特征矩陣，作為調(diào)制模式分類判決的依據(jù)。接收提取模塊將接收到的信號進(jìn)行幅度歸一化的預(yù)處理，特征提取后得到接收信號的三維特征矢量。判決模塊主要負(fù)責(zé)結(jié)合信號特征矩陣，對接收信號的特征矢量進(jìn)行判決，判定識別接收到的信號的調(diào)制模式。訓(xùn)練模塊和接收提取模塊使用同步的系統(tǒng)時鐘CP，以保證兩個模塊的采樣方式一致[7-8]。

2 特征矢量與加權(quán)擇多判決
2.1 三維特征矢量
    基于統(tǒng)計理論的識別方式分為特征提取和分類判決兩個步驟，提高其識別速度和精度的關(guān)鍵在于如何選取合適的分類特征。一個合適的分類特征不但可以使分類器的設(shè)計變得簡單，還可以使分類識別的精度和速度大大提高。
    本設(shè)計在確定所選用的特征量之前，先從時頻特征、矩特征和高階累量中選取了14種，在不同信噪比下進(jìn)行測試，結(jié)合系統(tǒng)對識別速度的要求，最終選取了以下三類特征量作為分類特征。其中Ns為采樣點(diǎn)數(shù)。
    第一類特征量：

    優(yōu)選的特征量能夠在信噪比一定的情況下，將不同的調(diào)制模式區(qū)別開來。也就是說，在一定的信噪比下，不同調(diào)制模式的信號的該項特征量的數(shù)值之間差異很大，可以用來區(qū)別不同的調(diào)制模式。比如第二類特征量Gamamax的性能如圖2所示，在每種信噪比下，不同調(diào)制模式信號的Gamamax特征值都具有一定的區(qū)分度，因而可以作為特征量被用來進(jìn)行調(diào)制模式的分類識別。

    三類特征量進(jìn)行組合，便可得到三維特征矢量[Fmd，Gamamax，Aad]。訓(xùn)練模塊在不同信噪比的情況下實時訓(xùn)練，產(chǎn)生相應(yīng)的3×5信號特征矩陣。而接收提取模塊直接從預(yù)處理后的信號中提取出三維特征矢量，直接送到判決模塊中進(jìn)行分類。
2.2 加權(quán)擇多判決
    由上述分析可知，通過單維特征就可以對接收信號進(jìn)行調(diào)制模式分類，但信源信號經(jīng)過信道衰落和疊加上信道噪聲以后，會在幅頻特性和相頻特性上產(chǎn)生很大的起伏和抖動。所以為了在較大信噪比范圍內(nèi)獲得更高的分類精度，有必要采用多維特征矢量。同時，為了盡量提高系統(tǒng)分類的速度，僅篩選出以上三類特征量組成三維特征矢量。
    常用的矢量分類器有線性分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。本系統(tǒng)基于提高分類實時性的考慮，采用了一種加權(quán)擇多判決的方法，其原理如下。

 
    (2)執(zhí)行x1＝(varmax-var(f1x))、y1＝(varmax-var(f2y))、z1＝(varmax-var(f3z))，完成權(quán)重的計算過程。其中varmax是F中所有元素方差的最大值，var(f1x)是元素f1x的方差。則x1越大，說明f1x的方差越小，誤判的概率也就越小。
    (3)擇多判決。如果x(y、z)等于i，則將x1(y1、z1)累加到Sum(i)中，i=1，2，3。Sum中最大值的下標(biāo)即為分類判決的最后輸出結(jié)果；數(shù)值1~5，分別代表BPSK、QPSK、FSK、PM和MSK這五類調(diào)制模式。
    這種加權(quán)擇多判決分類方法只涉及到復(fù)雜度較低的加減運(yùn)算和查找運(yùn)算，求方差的運(yùn)算也可以采用遞推的方式進(jìn)行，而沒有擬合函數(shù)、核函數(shù)參數(shù)的求解過程。所以在運(yùn)行速度上具有一定的優(yōu)勢。
3 仿真結(jié)果與性能分析
    本系統(tǒng)的實驗仿真平臺采用了Lyrtech公司提供的LSP研發(fā)工具。LSP快速原型開發(fā)平臺集成了MATLAB/Simulink軟件仿真環(huán)境和DSP+FPGA的快速原型開發(fā)板，硬件資源豐富、結(jié)構(gòu)靈活，有較強(qiáng)的通用性，適用于模塊化設(shè)計，從而能夠提高算法效率。同時，其開發(fā)周期較短，系統(tǒng)易于維護(hù)和擴(kuò)展，為用戶提供了一個從軟件仿真到硬件測試的系統(tǒng)級開發(fā)流程。仿真過程中，調(diào)制模式識別主要針對BPSK、QPSK、FSK、PM和MSK這五類。
    信號產(chǎn)生部分的參數(shù)設(shè)定為：采樣頻率統(tǒng)一為fs＝1 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)統(tǒng)一為NS＝50 000，載頻fc＝100 Hz(BPSK、QPSK、PM)或為400 Hz(MSK)，F(xiàn)SK的兩個載頻分別設(shè)為100 Hz和50 Hz。噪聲設(shè)定為高斯白噪聲。信噪比分為-5 dB、0 dB、5 dB、10 dB、15 dB、20 dB六種情況，進(jìn)行特征提取和分類識別算法的仿真。為避免單次分類的個體誤差，整個仿真過程采用蒙特卡羅仿真，每類調(diào)制模式在每種信噪比下的特征提取和加權(quán)擇多分類判決都進(jìn)行了5 000次仿真實驗，測試結(jié)果如表1和圖3所示。

    由表1和圖3可以看出，采用Fmd特征量、Gamamax特征量和Aad特征量組成的三維特征矢量及加權(quán)擇多判決分類方法，對BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類調(diào)制模式進(jìn)行識別，在－5 dB低信噪比的情況下，有一定的誤判率；當(dāng)信噪比超過0 dB以后，正確識別概率在94％以上，基本能滿足對識別精度的要求。
    整個系統(tǒng)的計算過程主要由特征提取和加權(quán)擇多判決兩部分構(gòu)成。如果計算長度為N，則特征提取部分Fmd特征量計算的復(fù)雜度為O(N×logN)，Gamamax特征量計算的復(fù)雜度也為O(N×logN)，Aad特征量計算的復(fù)雜度為O(N)；所以訓(xùn)練模塊和特征提取模塊的總計算復(fù)雜度為O(N×logN)。加權(quán)擇多判決部分的計算復(fù)雜度為O(3×5)，也就是為O(1)。因此系統(tǒng)總的計算復(fù)雜度為O(N×logN)。為了提高運(yùn)算速度可以考慮降低N，但N過小則會影響特征矢量計算的準(zhǔn)確性，所以在N保持一個適當(dāng)?shù)闹禃r，系統(tǒng)的實時性可以得到保證。
    本文針對軟件無線電中的自動調(diào)制模式識別中的精度和速度問題，提出了一種帶有參考訓(xùn)練的分類識別結(jié)構(gòu)，有選擇性地設(shè)計了一種三維特征矢量和加權(quán)擇多判決分類識別方法，以提高調(diào)制模式識別的準(zhǔn)確性和實時性。對BPSK、QPSK、FSK、PM、MSK五類信號在大動態(tài)信噪比范圍內(nèi)的仿真，結(jié)果驗證了該系統(tǒng)的有效性。對系統(tǒng)計算復(fù)雜度的分析說明了提高計算速度的方法和原則。但仍需在低預(yù)處理、低復(fù)雜度和盲識別方面進(jìn)一步研究、改進(jìn)。
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