【正文】 前 言 在現(xiàn)代通信技術(shù)飛速發(fā)展 ， 信息的傳輸與交換日益頻繁，各種通信方式和通信技術(shù)不斷更新和廣泛應(yīng)用。因此我們所處的空間就有各種各樣的電磁波。隨著電磁環(huán)境不斷變得復(fù)雜以及數(shù)字調(diào)制技術(shù)的廣泛運用，如何有效地識別數(shù)字通信信號的調(diào)制方式成為了一個重要的研究課題。通信信號的調(diào)制方式識別在通信系統(tǒng)中扮演著重要的角色，尤其是在信號確認、干擾識別、信號檢測以及信號監(jiān)督等通信領(lǐng)域。它需要在復(fù)雜環(huán)境和有噪聲干擾的條件下，不依賴于其他的先驗知識，確定接收信號的調(diào)制方式，并提取相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為信號的進一步分析和處理提 供依據(jù)。 數(shù)字通信信號調(diào)制方式識別廣泛應(yīng)用在民用和軍用領(lǐng)域。在民用領(lǐng)域中，有關(guān)職能部門需要對自由空間中的無線信號進行認證、實施頻譜監(jiān)管。要想成功排出非法干擾、保證合法通信正常進行以及合理分配頻率資源就必須采用通信信號調(diào)制識別技術(shù)。在軍用領(lǐng)域中，調(diào)制識別在軍事偵察、通信對抗、頻譜監(jiān)測等應(yīng)用占有重要的位置。通信情報系統(tǒng)作為通信電子戰(zhàn) (信息戰(zhàn) )的電子支援措施之一，用來監(jiān)視戰(zhàn)場的電磁頻譜活動，進行威脅識別，幫助選擇電子干擾策略，直至截獲敵方的有用軍事情報。如在電子戰(zhàn)通信情報截獲接收機的設(shè)計中，獲得接收通信信 號的調(diào)制方式，為解調(diào)器選擇解調(diào)算法提供參考依據(jù)，有助于電子戰(zhàn)最佳干擾樣式或干擾抵消算法的選擇，以保證友方通信，同時抑制和破壞敵方通信，實現(xiàn)電子戰(zhàn)通信對抗的目的。又如輻射源識別問題。機載截獲設(shè)備接收到不同類型的輻射源信號，利用信號調(diào)制類型和其他測量參數(shù)識別敵方探測器的類型，以便完成威脅等級分析，及時進行機動規(guī)避，施放干擾或欺騙信掣引。再如軍用軟件無線電技術(shù)的目的之一就是設(shè)計出一種通信“網(wǎng)橋 ，實現(xiàn)不同傳輸體制通信設(shè)備間的相互通信功能和資源的最佳利用。為達此目的，解決方案之一就是先識別出發(fā)射方的調(diào)制樣式和調(diào)制參 數(shù)，對其發(fā)送的信息進行解調(diào)，然后按照接收方采用的調(diào)制方式，把有用信息調(diào)制并轉(zhuǎn)發(fā)給接收方。這里，正確識別收發(fā)雙方的調(diào)制樣式，是保證信息無誤轉(zhuǎn)發(fā)的基本條件。 調(diào)制信號識別最初采用人工識別方法，這種方式一般是利用不同調(diào)制方式的調(diào)解器將接受的中頻信號解調(diào)出可觀察或可聽的信號，然后由操作員借助頻譜分析儀等設(shè)備觀察信號的頻譜、波形、瞬時幅度、瞬時頻率和信號聲音等信息，人為地確認信號的調(diào)制類型，其特點是結(jié)構(gòu)龐大，復(fù)雜度高。隨著集成電路的發(fā)展和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字調(diào)制逐漸取代模擬通信系統(tǒng)。信號調(diào)制方式越來越復(fù)雜，種類也越來 越多。自動識別技術(shù)成為一項引人關(guān)注的重要課題。 目前針對調(diào)制識別的研究較多，主要有基于小波變換的識別方法，基于瞬時特征的識別方法，基于星座圖的識別方法和基于高階累積量的識別方法。由于高斯白噪聲大于二階 的累積量均為零，故基于高階累積量的識別方法有很好的抑制噪聲的作用，并且此種方法允許有相位偏差，能夠在較低信噪比下實現(xiàn)對多種信號的分類。 本文主要研究的是基于高階累積量的調(diào)制信號識別，從信號的二階、四階和六階累積量中提取較少的特征參數(shù)實現(xiàn) 2ASK、 4ASK、 BPSK、 QPSK、 2FSK、 4FSK 等六種數(shù)字調(diào)制信號 的識別分類。該算法中所選用的特征參數(shù)能有效地抑制加性高斯白噪聲。仿真結(jié)果表明：該算法是一種有效的識別算法，不僅在較低信噪比下有較好的性能，而且識別的調(diào)制類型較多。 本次畢業(yè)設(shè)計采用的軟件是仿真常用的數(shù)學軟件： MATLAB。 MATLAB（矩陣實驗室）是 MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國 The MathWorks 公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件。MATLAB是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境。 它將 數(shù)值分析 、 矩陣計算 、科學數(shù)據(jù)可視化以及非 線性 動態(tài)系統(tǒng)的 建模 和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學研究、工程設(shè)計以及必須進行有效 數(shù)值計算 的眾多科學 領(lǐng)域 提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式 程序設(shè)計語言 （如 C、 Fortran）的編輯模式。 姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 Ⅰ 摘 要 近年來，隨著通信技術(shù)的迅速發(fā)展，通信信號的調(diào)制方 式識別的研究也逐漸成為熱點，吸引了眾多研究者的關(guān)注。通信信號的調(diào)制方式識別的基本任務(wù)就是在多信號以及有干擾的惡劣環(huán)境下，確認接收信號的調(diào)制方式，并給出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為進一步分析和處理信號提供依據(jù)。其一般由四部分組成：信號獲取、信息預(yù)處理、特征提取和選擇，分類識別。 本文研究了基于高階累積量的數(shù)字信號調(diào)制識別的算法。基于高階累積量的調(diào)制信號識別算法是從信號的二階、四階和六階累積量中提取特征參數(shù)實現(xiàn)2ASK、 4ASK、 BPSK、 QPSK、 2FSK、 4FSK等六種數(shù)字調(diào)制信號的識別分類。基于高階累積量的調(diào)制信號 識別算法中所選用的特征參數(shù)能有效地抑制加性高斯白噪聲。仿真結(jié)果表明：該算法是一種有效的識別算法，不僅在較低信噪比下有較好的性能，而且識別的調(diào)制類型較多。 關(guān)鍵詞：調(diào)制識別，高階累積量，特征參數(shù)，星座圖聚類分析法 20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) Ⅱ ABSTRACT In recent years, with the rapid development of munication technology, the modulation recognition of munication signals has bee a hot spot, has attracted the attention of many researchers. The basic task of modulation recognition of munication signals is the signal and the harsh environment interference,confirm the modulation of the received signal, the modulation parameters and the corresponding, to provide the basis for further analysis and signal processing. It generally consists of four parts: signal acquisition, data preprocessing, feature extraction and selection,classification and recognition. This paper studies the digital signal modulation recognition of high order cumulant based algorithm. The signal modulation recognition algorithm based on higherorder cumulants is from the identification and classification of two order,four order and six order cumulants to extract characteristic parameters 2ASK,4ASK, BPSK, QPSK, 2FSK, 4FSK of six kinds of digital modulation on the feature parameters of the modulation signal recognition algorithm based on highorder cumulant can effectively suppress the additive white Gauss noise. The simulation results show that: the algorithm is an effective recognition algorithm, not only in the lower SNR has good performance, and the modulation types recognition. Keywords:Modulation recognition,Higherorder cumulants,Characteristic parameters, Cluster analysis constellation 姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 第 1 章 緒 論 概述 我們處在一個日新月異的信息時代，各種通信方式和通信技術(shù)不斷更新和廣泛應(yīng)用。隨著信號環(huán)境的日益密集化和復(fù)雜化，信號的調(diào)制方式變得多樣化，對信號調(diào)制類型的有效識別就顯得尤為重要。信號調(diào)制識別包括無線通信信號、雷達信號和導航信號的調(diào)制方式識別。而在這三類無線電信號中，通信信號的調(diào)制種類最多，也最復(fù)雜，研究得也最多。事實上，研究通信信號的調(diào)制識別與分類，不僅能為無線電通信信號分析提供技術(shù)手段，而且也能為雷達、導航信號的調(diào)制識別與分類提供一般理論和方法參考。 由于調(diào)制方式多樣化，各種采 用不同調(diào)制方式的通信系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通是個關(guān)鍵問題。為了解調(diào)不同系統(tǒng)的通信信號，首先就必須要判斷出接收信號的調(diào)制方式。通信信號的調(diào)制方式識別的基本任務(wù)就是在多信號以及有干擾的惡劣環(huán)境下，確認接收信號的調(diào)制方式，并給出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為進一步分析和處理信號提供依據(jù)。 調(diào)制識別的發(fā)展和現(xiàn)狀 調(diào)制識別技術(shù)最初是采用一系列不同調(diào)制方式的調(diào)解器，接收到的高頻信號經(jīng)變頻為中頻后，輸入各解調(diào)器，獲得可聽或可觀察的信號，再通過熟練的操作人員用耳機、示波器或頻譜分析儀分析解20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 2 調(diào)結(jié)果，人為地判定解調(diào)方式。操作人員 一般通過中頻時域波形、信號頻譜、瞬時幅度、瞬時頻率和信號的聲音等等信息進行判斷。人工參與的技術(shù)需要有經(jīng)驗的操作人員，判斷的結(jié)果包含了人的主觀因素在內(nèi)，會因人而異。并且能夠識別的調(diào)制類型也有限，一般可以識別持續(xù)時間較長、碼元速率較低的 ASK 信號和調(diào)制指數(shù)較大的 FSK 信號，對于需要相干處理的相移鍵控 PSK 信號則不能成功識別。隨著數(shù)字通帶調(diào)制信號在無線通信工程中逐漸占據(jù)統(tǒng)治地位，通信信號調(diào)制識別所面對的信號也逐漸以數(shù)字調(diào)制為主。和模擬調(diào)制類似，常用的數(shù)字調(diào)制制式包括幅移鍵控 (Amplitude Shift Keying， ASK)、頻移鍵控 (Frequency Shift Keying， FSK)、相移鍵控 (Phase Shift Keying ， PSK) 和 正 交 幅 度 調(diào) 制 (Quadrature Amplitude Modulation， QAM)等。對數(shù)字調(diào)制信號的調(diào)制識別而言，人工識別就不再具有優(yōu)勢甚至在大多數(shù)情況下無能為力。 針對人工調(diào)制識別技術(shù)存在的問題， 1969 年 4 月 , 等四名作者在斯坦福大學技術(shù)報告上發(fā)表了第一篇研究自動調(diào)制識別的論文《采用模式識別技術(shù)實現(xiàn)調(diào)制類型的自動分類》。此后 ,不斷有研究調(diào)制識 別技術(shù)的論文出現(xiàn)在各類技術(shù)刊物上 ,有一批科技人員從事這方面的研究 ,取得了一些成果 ,在理論上己有系統(tǒng)雛形 ,但還有許多地方需要完善與發(fā)展 ,仍是一塊有待于發(fā)展的新興研究領(lǐng)域。從國外發(fā)表的文獻中可以看出 ,各種現(xiàn)代信號處理技術(shù) ,包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波理論、譜相關(guān)理論都正在或己經(jīng)被應(yīng)用到該領(lǐng)域的研究中。而現(xiàn)代通信系統(tǒng)中數(shù)字調(diào)制技術(shù)比模擬調(diào)制技術(shù)使用更為頻繁 ,姓名：畢業(yè)設(shè)計題目 故對數(shù)字調(diào)制信號的識別現(xiàn)在已成為一種趨勢。 目前，處理調(diào)制識別問題一般采用兩種方法：一是似然比判決理論法；二是統(tǒng)計模式識別法。 似然比判決理論法 似然 比判決理論法基于假設(shè)檢驗理論，根據(jù)信號的統(tǒng)計特性，通過理論分析與推導，得到用于分類的充分統(tǒng)計量，然后與一個合適的門限進行比較，形成判決規(guī)則。 最常用的統(tǒng)計量是基于貝葉斯理論和耗損函數(shù)最小化原則推導出的似然函比。由于分類器工作在非協(xié)作通信環(huán)境中，未知信號的信息內(nèi)容以及信道參數(shù)估計誤差的存在使得構(gòu)造的似然函數(shù)比中一般含有未知參數(shù)。對這些未知參數(shù)按不同的處理方式，形成了不同的似然比判決統(tǒng)計量。 (1)平均似然比 (Average Likelihood Ratio Test， ALRT)。若參量為隨機變 量且其概率密度已知，則可求出似然函數(shù)針對該參量的均值，然后用假設(shè)檢驗中的似然函數(shù)比檢驗進行處理。若參量為隨機變量但概率密度未知，則可賦予參量使檢測概率最低的概率密度，然后同前處理。 (2)一致最大勢 (Uniformly Most Powerful， UMP)檢驗。若參量為非隨機但其值未知，可先確定一個可以接收的虛警概率，在此概率約束下，尋求可達到的最大檢測概率。 UMP 檢驗存在的充要條件是，20xx 屆輪機工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 4 在不具備關(guān)于參量的任何信息的情況下，可以設(shè)計一個包括判決門限在內(nèi)的完整的似然比檢驗。 (3)廣義似然比 (General LikelihoodRatioTest， GLTR)。參量為非隨機但其值未知，可先用極大似然估計方法求出參量在不同假設(shè)下的估計值，然后將它們作為已知量代入似然函數(shù)，以便進一步處理。 (4)混合似然比 (Hybrid Likelihood Ratio Test， HLRT)。部分未知參量為隨機變量，部分為其值未知