【正文】 的非隨機量，按 (1)、 (3)的結(jié)合進行處理。 似然比判決理論法在進行調(diào)制信號的似然比函數(shù)推導時，充分考慮了噪聲的影響，從而使得在低信噪比條件下仍然有較好的識別效果。用該方法進行識別時， 不需要訓練樣本，識別步驟相對簡單。但是在實際應(yīng)用中該方法存在兩個很大的問題：第一，識別過程中要求包括載頻、信噪比、碼元速率等大量參數(shù)；第二，由于有未知參數(shù)，使得似然比函數(shù)的計算表達式很復雜，計算量大而且難于處理。如果對似然比函數(shù)簡化處理，又會造成分類信息的丟失，降低了信號識別性能。 和 等利用準優(yōu)化的對數(shù)似然比方法對 QPSK和 BPSK 信 號進行識別，在信噪比小于 0dB 時，分類器依然具有較好的分類識姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 別性能。 等人提出一種數(shù)字相位統(tǒng)計相關(guān)變量識別方法，利 用 MASK 信號相位的 n 階統(tǒng)計均值隨 M 單調(diào)遞增的特性。 提出了利用最大似然法實現(xiàn) PSK 和 QAM 信號的分類。 研究了高斯白噪聲干擾信號相位的概率分布，提供了調(diào)相信號識別和檢測的理論基礎(chǔ)。 統(tǒng)計模式識別法 統(tǒng)計模式識別法主要是通過提取與調(diào)制方式相關(guān)的識別特征，構(gòu)成不同模式下的特征矢量，根據(jù)經(jīng)典的模式識別理論進行分類、識別。該方法首先從接收到的信號中提取區(qū)別于其他信號的特征參數(shù)，然后由模式識別根據(jù)所提取的特征參數(shù)確定信號的調(diào)制方式。這種方法不需要先驗條件，可 以很好地實現(xiàn)信號盲識別，比較適合截獲信號的處理識別。在實際的調(diào)制識別中，我們大多數(shù)也是采用此種方法。統(tǒng)計模式識別法的結(jié)構(gòu)框圖如圖 所示，包括信號預(yù)處理部分、特征參數(shù)提取部分和分類識別部分。 圖 統(tǒng)計模式識別法結(jié)構(gòu)框圖 信號預(yù)處理，試講信號從信號空間映射到觀察空間的過程，該過程包括數(shù)字下變頻，數(shù)字濾波，估計信號的載波頻率，同相正交分量分解等，為 下一步的特征提取提供數(shù)據(jù)。 特征提取是根據(jù)信號的時域或變域特征來提取信號的特征參數(shù)，它是一種映射關(guān)系，即從維數(shù)高的觀察空間到維數(shù)低的特征空間的映射過程。這是調(diào)制識預(yù) 處 理 特 征 提 取 分 類 識 別已 調(diào) 信 號20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 6 別關(guān)鍵的一步，直接影響到分類器的設(shè)計和性能。 分類識別是通過選取合適的判決準則和分類器，對待識別的信號進行調(diào)制方式識別。在分類器的選擇上，根據(jù)不同的分類方法可以分為：決策樹分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機分類器。決策樹是模式識別中應(yīng)用比較早的分類器，其采用了分級結(jié)構(gòu)。分類精度高，生成的模式簡單，對噪聲數(shù)據(jù)有很好的健壯性，但是需要選擇合適的 判決門限，判決門限的選取會極其影響信號的識別率。并且該分類器對信號特征參數(shù)的提取要求很高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和模擬，由大量的神經(jīng)元交錯連接構(gòu)成，神經(jīng)元可以是線性傳輸函數(shù)或非線性傳輸函數(shù)，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決線性和非線性分類問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分類時需要大量的訓練樣本，容易出現(xiàn)欠學習、過學習和陷入局部極值等問題。支持向量機分類器在解決高維模式識別、非線性識別以及小樣本識別問題上具有很大的優(yōu)勢，但是也存在核函數(shù)的選擇、核參數(shù)的確定等問題。 根據(jù)特征參數(shù)的提取方法不同，統(tǒng)計理論的調(diào)制識別可以分 為以下幾種： (1) 基于瞬時特征的方法 20 世紀 90 年代， 和 先后提出了 9 個基于瞬時特征參量（瞬時幅度、瞬時頻率、瞬時相位）的參數(shù)用來區(qū)分調(diào)幅、調(diào)頻、調(diào)相信號，由于這幾個參數(shù)是基于瞬時參量其抗噪性能不是很好，在信噪比為 15db 以上的時候，該方法的識別率大于 91%。國內(nèi)外有很多的學者對他們提出的算法進行了改進，但很多改進算法所要求的信噪比較高。 信號的時域分析是信號處理理論的基礎(chǔ)，相應(yīng)的瞬時特征是數(shù)字調(diào)制信號的基本特征，通過對數(shù)字調(diào)制信號瞬時特征的分析可獲得分類的瞬時特征 參數(shù)。決策樹 分類是模式識別中較早被使用的一種分類技術(shù)，具有邏輯簡單，易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點。基于瞬時特征參數(shù)的數(shù)字調(diào)制方式識別算法研究得比較早。它是一種非常經(jīng)典的算法，該算法首先利用正交變換提取信號瞬時幅度、瞬時頻率和瞬時相位三個基本的瞬時信息參數(shù)，然后用這三個參數(shù)構(gòu)造合適的瞬時特征姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 參數(shù)，進行數(shù)字調(diào)制信號的自動識別。由于其特征參數(shù)的提取比較簡單，因而該算法被廣泛應(yīng)用。 （ 2） 基于高階累積量的方法 高階統(tǒng)計量在信號處理與系統(tǒng)分析中扮演著極其重要的角色，并越來越廣泛地應(yīng)用到需要考慮非最小相位、非高斯性、有 色噪聲等各類問題中。而高階統(tǒng)計量中的高階累積量在統(tǒng)計信號的分析中具有更重要的意義。信號不同階的累積量含有信號的不同信息，因此高階累積量可以應(yīng)用到信號的分類中。 基于高階累積量方法是利用從信號的二階、四階和六階累積量中提取的三個特征參數(shù)實現(xiàn)多種常用數(shù)字調(diào)制信號的識別，可以很好地抑制高斯白噪聲，且允許有相位偏差，能夠在較低信噪比下實現(xiàn)多種信號的識別。 （ 3） 基于星座圖的方法 星座圖是數(shù)字調(diào)制方式設(shè)計與分析的經(jīng)典工具。它提供了信號的結(jié)構(gòu)以及各種不同調(diào)制狀態(tài)的關(guān)系。將星座圖運用于調(diào)制方式的方法實際上是將一般模式識別 問題轉(zhuǎn)化為形狀匹配問題。該方法首先利用盲均衡技術(shù)克服信道的多徑效應(yīng)與系統(tǒng)同步誤差，再對信號減法聚類，提取聚類中心與理想星座圖模型進行匹配，從而實現(xiàn)各類信號的調(diào)制方式的識別。星座圖主要用于對 MQAM 信號識別。 （ 4） 基于譜相關(guān)函數(shù)的方法 20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 8 譜相關(guān)函數(shù)是功率譜密度函數(shù)的推廣，但它又優(yōu)于功率譜密度函數(shù)，利用譜相關(guān)函數(shù)的特性，例如譜相關(guān)函數(shù)對高斯噪聲的不敏感性，我們可以在信噪比很低的情況下對信號進行處理，即在干擾和噪聲背景下對信號進行檢測、分類、參數(shù)估計及信號提取，其檢測與估計性能比常規(guī)的譜分析方法優(yōu)越。 （ 5） 基于 小波變換的方法 小波分析屬于時頻分析的一種，它是傅立葉分析的發(fā)展，但又優(yōu)于傅立葉分析。雖然傅立葉分析作為經(jīng)典的一種方法被廣泛應(yīng)用，但無法表述信號的時頻局域性質(zhì)，故其自身存在缺陷。對于一些非平穩(wěn)信號，它們的頻域特性是隨時間變化的。對這一類信號用傅立葉變換進行分析，僅能知道信號所含有的頻率信息，但不能知道這些頻率信息出現(xiàn)在什么時段上，為了研究這些信號的局部形態(tài)，人們對傅立葉分析進行了改進，發(fā)展了一系列新的信號分析理論。而短時傅里葉變換與小波變換就是應(yīng)傳統(tǒng)傅立葉變換不能夠滿足信號處理的要求而產(chǎn)生的。短時傅里葉變換 是通過窗函數(shù)在時域上的滑動來得到對信號的時域局部化分析，但它對不同頻率分量 ,在時域上都取相同的窗寬。而小波變換的窗寬則是可調(diào)的，它在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，被譽為分析信號的顯微鏡。小波變換通過平移母小波 (mother wavelet)可獲得信號的時間信息 ,而通過縮放小波的寬度 (或者叫做尺度 )可獲得信號的頻率特性。對母小波的縮放和平移操作是為了計算小波的系數(shù)，這些系數(shù)代表小波和局部姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 信號之間的相互關(guān)系。所以，小波變化在時域和頻域同時具有優(yōu)良的局部化特性，尤其適用于對非平穩(wěn)信號和突變信號的分析，具有多分辨率分析的特點。 除了上述的幾大類調(diào)制方式識別方法外，還有過零點檢測和分形維數(shù)等。 本課題的任務(wù)介紹 本文主要是對數(shù)字調(diào)制信號的識別進行了分析和研究，重點研究了基于高階累積量的識別算法。通過 MATLAB對該算法進行了仿真證明了此方法的可行性。論文分為五章： 第 1對調(diào)制識別的發(fā)展和現(xiàn)狀進行了簡要的介紹。 第 2章介紹了數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制方式、數(shù)字信號的正交變換理論以及傅里葉變換方法。 介紹了高階累積量的理論基礎(chǔ)、數(shù)字調(diào)制信號各階累積量的理論值。 介紹了基于高階累積量 的數(shù)字調(diào)制信號識別流程并對其進行仿真和結(jié)果分析。 第 5章對工作進行總結(jié)并提出未來研究工作的新思路和新方向。 20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 10 調(diào) 制方式識別的基礎(chǔ)理論 引言 調(diào)制是指用調(diào)制信號去控制或改變載波的一個或幾個參數(shù)，使調(diào)制后的信號含有原來調(diào)制信號的全部信息。調(diào)制是一個頻譜變換的過程。調(diào)制的目的在于使要傳輸?shù)男盘柵c信道相匹配，從而有效地傳輸信號。調(diào)制的方法通常分為脈沖調(diào)制和正弦波調(diào)制兩大類。脈沖調(diào)制是用脈沖串或一組數(shù)字信號作為載波的調(diào)制方式，它分為兩種形式，一種是用 連續(xù)的調(diào)制信號去改變脈沖載波的參數(shù) (如幅度、寬度、位置及它們的組合 )的脈沖無編碼調(diào)制 (如 PAM、 PPM、 PWM 等 )，另一種是用連續(xù)的調(diào)制信號的數(shù)字形式去形成一系列脈沖組的脈沖編碼調(diào)制 (如 PCM、 ADPCM 等 )。 載波為高頻正弦信號的調(diào)制為正弦波調(diào)制，根據(jù)信號調(diào)制以后的頻譜是否保留了基帶信號頻譜的線性結(jié)構(gòu)，正弦波調(diào)制可以分為線性調(diào)制和非線性調(diào)制兩大類。線性調(diào)制主要是振幅調(diào)制，此時已調(diào)信號仍然保持了基帶信號的頻譜結(jié)構(gòu)，即保持了頻域的線性關(guān)系，而非線性調(diào)制則指頻率調(diào)制和相位調(diào)制，已調(diào)信號的頻譜已經(jīng)不 再是簡單的對基帶信號頻譜的搬移，而是非線性變換關(guān)系。正弦波調(diào)制還可以分為模擬調(diào)制和數(shù)字調(diào)制，分別指調(diào)制信號為模擬信號和數(shù)字信號的正弦波調(diào)制。數(shù)字調(diào)制技術(shù)具有抗噪性能好、便于信息進行融合、保姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 密性好、易于與現(xiàn)代數(shù)字通信技術(shù)相結(jié)合等優(yōu)點。在對數(shù)字基帶信號進行長距離和無線傳輸時，必須使用數(shù)字調(diào)制技術(shù)。目前，數(shù)字調(diào)制技術(shù)己被廣泛應(yīng)用到現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，因此本文針對數(shù)字調(diào)制方式識別技術(shù)進行研究。 數(shù)字調(diào)制樣式 用數(shù)字基帶信號控制正弦載波的幅度、頻率和相位中的某個參數(shù)，可以得到幅度鍵控 (ASK)、頻移鍵控 (FSK)和相移鍵控 (PSK)三種基本的數(shù)字調(diào)制信號。此外還有對正弦波的幅度、相位、頻率進行混合調(diào)制的調(diào)制方式，比如正交幅度調(diào)制 (QAM)等。下面重點介紹現(xiàn)代通信系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的四類數(shù)字調(diào)制技術(shù)。 幅度鍵控調(diào)制 (1) 二進制幅度鍵控 (2ASK) 振幅鍵控 (ASK)是載波的振幅隨著數(shù)字基帶信號而變化的數(shù)字調(diào)制。當數(shù)字基帶信號為二進制時，則為二進制振幅鍵控 (2ASK)。 二進制振幅鍵控信號的產(chǎn)生方法有兩種，一般的模擬 幅度調(diào)制 方法與數(shù)字鍵控方法實現(xiàn)， 2ASK 信號的波形隨著的通斷變化，所以又稱為通斷鍵控信號 (OOK)。它的時域表達式為： tfnTtgaS snA SK ?2c os)(2 ?????? ?? ? (21) 式中： g(t)為持續(xù) 時間為 sT 的基帶信號波形， sT 是碼元周期， cf 為載波頻率， }1,0{?na ，二進制符號序列 na 發(fā)送 0 的概率是 P ，發(fā)送 1 的概率是 P?1 。圖 表示2ASK 信號的時域波形。 20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 12 圖 2ASK 信號時域波形圖 (2)多進制幅度鍵控 (MASK) MASK 調(diào)制又稱為多電平調(diào)制，使用 M 種可能取值的載波幅度 ,每個符號間隔雙內(nèi)只發(fā)送一種幅度的載波信號。 MASK 信號可以看作是 M 個 2ASK 信號的疊加。 MASK 調(diào)制信號的時域表達式為 ： tfnTtgatS snM A S K ?2c os)()( ?????? ?? ? (22) 式中：幅度值 na 有 M 種取值， 10 ,1 ,i},{A i ?????? Ma n ，它們出現(xiàn)的概率分別為 0p ，1p ， 1?Mp 。對于 4ASK， na ?{ 3,1,1,3}。 4ASK 信號的時域波形如圖 所示。 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1 . 51 0 . 500 . 511 . 52 A S K 調(diào)制姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 圖 2ASK信號時域波形圖 (1) 二進制頻移鍵控 (2FSK) 頻移鍵控是利用載波的頻率隨數(shù)字基帶信號的變化來傳 遞信息的數(shù)字調(diào)制方式。在二進制頻移鍵控 (2FSK)中，二進制信息“ 0”和“ 1”分別對應(yīng)載波信號的兩個頻率 1f 和 2f 。2FSK 信號可以看成是由兩個 2ASK 信號疊加構(gòu)成的，其中 2ASK 信號的調(diào)制幅度分別為“ 0”和“ 1”。 2FSK信號的時域表達式為： tfnTtgatfnTtgatS n snn snF SK 212 2c os)(2c os)()( ?? ?????? ???????? ?? ?? (23) 式中，二進制符號 }1,0{?na ， na 是 na 的反碼，即當 na 為 1時， na 為 0；當 na 為 0時，