摘 要:討論基于軟件無線電技術(shù)的一種數(shù)字信號調(diào)制樣式的自動(dòng)識別的算法。使用小波分析提取數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制特征參數(shù)，研究了利用小波分析在軟件無線電中常用的調(diào)制樣式(BPSK/QPSK)的識別問題，對高斯白噪聲中的通信信號在不同信噪比情況下進(jìn)行了識別計(jì)算機(jī)仿真。仿真及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了用小波分析方法針對信噪比較低、對功耗限制嚴(yán)格的通信系統(tǒng)，具有較為理想的識別能力。

關(guān)鍵詞:軟件無線電; 調(diào)制方式; 自動(dòng)識別; 小波分析

中圖分類號:TN911.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)13-0096-03

Automatic Identification of Digital Signal Modulation Mode Based on Wavelet Transform

ZHANG Hong1， ZHU Chang-jian2

(1. Guilin Normal College， Guilin 541001， China;2. School of Institute of Electronic Engineering， Guangxi Normal University， Guilin 541004， China)

Abstract: The automatic recognition algorithm of digital signal modulation mode based on software radio technology is discussed. The wavelet analysis is used to extract the modulation characteristic parameters of digital modulation signal， the identification about wavelet analysis in commonly used software radio modulation mode(BPSK/QPSK) is researched， thecomputersimulation on communication signal of Gaussian white noise at different SNR is identified. The simulation and experiment verify that wavelet analysis method has satisfactory recognition ability， especially for low SNR， severe restrictions on the power of communication system.

Keywords: software radio; modulation; automatic identification; wavelet analysis

0 引 言

軟件無線電的思路是構(gòu)建一個(gè)通用的硬件平臺，用軟件來實(shí)現(xiàn)盡可能多的無線通信功能，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)多波段、多體制、多制式的接收和發(fā)送，達(dá)到通信設(shè)備之間的互聯(lián)互通。通信信號自動(dòng)調(diào)制方式識別是基于軟件無線電的通信系統(tǒng)或者通信對抗應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是軟件無線電接收機(jī)的必備功能之一[1]。通信信號的調(diào)制方式識別是一個(gè)典型的模式識別問題，前人研究比較多的自動(dòng)識別調(diào)制樣式一般采用基于決策理論的算法或者基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，決策論方法是用概率和符合假設(shè)檢驗(yàn)的觀點(diǎn)研究調(diào)制識別問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論具有模擬人腦識別能力，這兩種方法都有計(jì)算量較大的問題[1-2]。小波變換在時(shí)頻域中用寬度變化的時(shí)頻窗來觀察信號，對高頻有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，低頻則相反，具有局部分析和細(xì)化的能力，特別適宜于對時(shí)頻信號的分析，同樣也已經(jīng)應(yīng)用于調(diào)制方式的自動(dòng)識別。利用小波分析方法提取調(diào)制信號的特征參數(shù)來對信號的調(diào)制方式自動(dòng)識別算法具有更優(yōu)越的性能，為對接收信號進(jìn)行解調(diào)和進(jìn)一步分析與處理提供了依據(jù)[2]。

1 識別理論分析

小波變換能夠把任何信號映射到一個(gè)由基本小波伸縮、平移而成的一組小波函數(shù)上去，實(shí)現(xiàn)信號在不同時(shí)刻、不同頻帶的合理分離而不丟失任何原始信息。尤其是其良好的信號檢測和分析特性，使其在信號的特征分析和信號突變點(diǎn)的檢測方面，得到了更加廣泛的應(yīng)用。

這里通過小波域來提取調(diào)制信號的特征參數(shù)進(jìn)行調(diào)制樣的識別，識別流程圖如圖1所示。

圖1 基于小波分析的調(diào)制樣式識別流程圖

小波變換的基本思想是用一簇基函數(shù)去表示或逼近一信號。這一簇基函數(shù)a，b(t)稱為小波[3]，它是由一母小波函數(shù)(t)經(jīng)過平移b、伸縮a得到的，即:

a，b(t)=1at-ba

(1)

對于信號f(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換(CWT)定義為[3]:

Wf(a，b)=∫ + ∞-∞f(t)*a，b(t)dt =

1a∫ + ∞-∞f(t)*t-badt

(2)

式中:符號“*”表示復(fù)共軛。

若(t)滿足容許條件C=∫R|Ψ(ω)|2|ω|dω<∞，其中Ψ(ω)是(t)的傅里葉變換，則逆變換為:

f(t)=1C∫R∫R1a2Wf(a，b)t-badadb

(3)

若取a = aj0，b = kaj0b0，a0>1 ，j，k∈Z，則對應(yīng)的離散小波函數(shù)為:

j，k(t) = a-j/20(aj0t-kb0)

離散小波變換則表示為:

DWf(j，k)=∫ f(t)*j，k(t)dt

(4)

數(shù)字調(diào)制信號2ASK，2FSK，2PSK廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信領(lǐng)域中，對這些信號利用小波變換進(jìn)行時(shí)頻分析，通過小波域中的系數(shù)反映出信號的特征，例如幅度、頻率、相位、相似性、間斷點(diǎn)等，本文只選擇軟件無線電中應(yīng)用比較多的BPSK/QPSK調(diào)制樣式號進(jìn)行分析，從而得到小波分析用于信號特征提取的結(jié)果，為進(jìn)一步的數(shù)字調(diào)制信號識別和分類打下基礎(chǔ)，對數(shù)字調(diào)制信號時(shí)鐘同步提供新的方法[4-5]。

2 BPSK/QPSK信號的小波域特征參數(shù)

在此采用的是對暫態(tài)信號和相位信號的變化有較強(qiáng)的檢測能力的H

r小波函數(shù)，其表達(dá)式如下:

φ(x)=1，0≤x≤10，else，

Vj=span{2j/2φ(2jx-k)}

(5)

Ψ(x)=-1，0≤x≤121，12≤x≤1

0，else ，

Wj=span{2j/2Ψ(2jx-k)}

(6)

設(shè)接收到的數(shù)字調(diào)制信號進(jìn)行ADC后輸出的信號為:

f(n)=Acos[ωcnTs+φ(nTs)]+N(nTs)，

n=0，±1，±2，±3，…

(7)

相位調(diào)制是指瞬時(shí)相位偏移隨調(diào)制信號m(nTs)而線性變化，即式(8)，其中Kp是常數(shù)。



φ(nTs)=Kpm(nTs)， n=0，±1，±2，±3，…

(8)

則有:

f(n)=Acos[ωcnTs+Kpm(nTs)]+N(nTs)

n=0，±1，±2，±3，…

(9)

f(n)的小波變換為:

Wf(a，b)=1aωc(ejωcd-e-jωca2)+

ej(φi+1-φi)(2-ejωcd-e-jωca2)

(10)

對BPSK/QPSK信號進(jìn)行小波變換后，在碼元交界處的幅度取決于前后碼元的幅度、頻率或相位，前后幅度或相位相差越大，小波變換的幅度變化越劇烈。對BPSK/QPSK信號來說，取其小波分解的高頻系數(shù)，再進(jìn)行希爾伯特變換，取復(fù)信號的模值，小波分解的高頻系數(shù)的模值基本上是由一系列沖擊脈沖再加上一些尖峰組成，由此就可以識別出BPSK/QPSK信號來。對BPSK/QPSK信號進(jìn)行小波分解，如圖2所示是各級分解的高頻系數(shù)。

圖2 對BPSK/QPSK信號的小波變換

從圖2可以看出對BPSK/QPSK信號小波變換后，H

r小波函數(shù)的幾乎分析不到相位突變點(diǎn)，而且對于相鄰相位變化，H

r小波函數(shù)并沒有檢測出來。對于db2，db3雖然得到了一些相位突變點(diǎn)，但是并沒有檢測到相鄰相位變化較小的相位變化。但是，db7小波函數(shù)對BPSK/QPSK信號進(jìn)行同樣的分解，它的檢測特性明顯比前幾種小波函數(shù)好，從圖中可以清楚地看到三個(gè)相位跳變點(diǎn)，而且在相位檢測的仿真圖中可以看到，用db7小波函數(shù)進(jìn)行相位檢測時(shí)效果更好。因?yàn)樾〔ê瘮?shù)對頻率有很高的靈敏度，所以可以將不同頻率的信號區(qū)分開來，所以利用信號中瞬時(shí)相位和瞬時(shí)頻率的對應(yīng)關(guān)系，可以檢測出BPSK/QPSK調(diào)制信號中的相位跳變點(diǎn)。

3 仿真信號識別實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)用Matlab軟件進(jìn)行仿真，其中基帶信號的頻率f=10 kHz，采樣頻率fs=100 kHz，取200個(gè)碼元用來識別，而且假設(shè)識別器沒有任何先驗(yàn)知識，噪聲為高斯白噪聲，對基帶信號做小波分解來提取信號的特征參數(shù)，對BPSK/QPSK信號在信噪比分別為22 dB，18 dB，12 dB，8 dB，6 dB，4 dB情況下，選擇不同的小波函數(shù)進(jìn)行250次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 利用小波變換對BPSK/QPSK信號進(jìn)行調(diào)制樣式識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果

小波函數(shù)SNR /dB

221812864

H

r75.0%70.0%60.2%58.4%40.7%30.3%

db286.0%87.4%79.7%74.2%70.0%62.9%

db398.3%96.0%91.5%88.1%80.0%72.7%

db7100.0%100.0%100.0%98.9%92.0%90.3%

從表1中可以看出用db7小波函數(shù)做特征提取時(shí)得到的識別效果明顯優(yōu)于其他的小波函數(shù)。對于用db7小波函數(shù)特征提取，當(dāng)信噪比不低于8 dB時(shí)用小波分解來對信號進(jìn)行識別的效果較好，整體的識別正確率不低于98%，信噪比低于6 dB后BPSK/QPSK的識別正確率降低至90%左右。信噪比繼續(xù)降低，信號將不可識別。

4 結(jié) 語

在利用小波分解進(jìn)行信號識別的方法中，選取合適的小波函數(shù)非常重要，一般根據(jù)需要，人為地對多種小波函數(shù)進(jìn)行測試，通過對測試結(jié)果的比較來選擇小波函數(shù)。在選取到合適的小波函數(shù)的情況下，利用小波變換可以對一些信號進(jìn)行粗分類。本文只對BPSK/QPSK信號進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其他調(diào)制樣式的信號ASK或者FSK也可以運(yùn)用該識別器進(jìn)行識別。利用小波變換對數(shù)字調(diào)制信號進(jìn)行時(shí)頻分析提取其特征參數(shù)，對數(shù)字調(diào)制信號識別和分類有著更好的效果。

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