【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(yùn)用，如何有效地識(shí)別數(shù)字通信信號(hào)的調(diào)制方式成為了一個(gè)重要的研究課題。通信信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別在通信系統(tǒng)中扮演著重要的角色，尤其是在信號(hào)確認(rèn)、干擾識(shí)別、信號(hào)檢測(cè)以及信號(hào)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(yàn)知識(shí)，確定接收信號(hào)的調(diào)制方式，并提取相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為信號(hào)的進(jìn)一步分析和處理提 供依據(jù)。 數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)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(duì)自由空間中的無(wú)線信號(hào)進(jìn)行認(rèn)證、實(shí)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(jìn)行以及合理分配頻率資源就必須采用通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別技術(shù)。在軍用領(lǐng)域中，調(diào)制識(shí)別在軍事偵察、通信對(duì)抗、頻譜監(jiān)測(cè)等應(yīng)用占有重要的位置。通信情報(bào)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(lái)監(jiān)視戰(zhàn)場(chǎng)的電磁頻譜活動(dòng)，進(jìn)行威脅識(shí)別，幫助選擇電子干擾策略，直至截獲敵方的有用軍事情報(bào)。如在電子戰(zhàn)通信情報(bào)截獲接收機(jī)的設(shè)計(jì)中，獲得接收通信信 號(hào)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(shí)抑制和破壞敵方通信，實(shí)現(xiàn)電子戰(zhàn)通信對(duì)抗的目的。又如輻射源識(shí)別問(wèn)題。機(jī)載截獲設(shè)備接收到不同類型的輻射源信號(hào)，利用信號(hào)調(diào)制類型和其他測(cè)量參數(shù)識(shí)別敵方探測(cè)器的類型，以便完成威脅等級(jí)分析，及時(shí)進(jìn)行機(jī)動(dòng)規(guī)避，施放干擾或欺騙信掣引。再如軍用軟件無(wú)線電技術(shù)的目的之一就是設(shè)計(jì)出一種通信“網(wǎng)橋 ，實(shí)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(dá)此目的，解決方案之一就是先識(shí)別出發(fā)射方的調(diào)制樣式和調(diào)制參 數(shù)，對(duì)其發(fā)送的信息進(jìn)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(shí)別收發(fā)雙方的調(diào)制樣式，是保證信息無(wú)誤轉(zhuǎn)發(fā)的基本條件。 調(diào)制信號(hào)識(shí)別最初采用人工識(shí)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(hào)解調(diào)出可觀察或可聽(tīng)的信號(hào)，然后由操作員借助頻譜分析儀等設(shè)備觀察信號(hào)的頻譜、波形、瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)頻率和信號(hào)聲音等信息，人為地確認(rèn)信號(hào)的調(diào)制類型，其特點(diǎn)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(hào)調(diào)制方式越來(lái)越復(fù)雜，種類也越來(lái) 越多。自動(dòng)識(shí)別技術(shù)成為一項(xiàng)引人關(guān)注的重要課題。 目前針對(duì)調(diào)制識(shí)別的研究較多，主要有基于小波變換的識(shí)別方法，基于瞬時(shí)特征的識(shí)別方法，基于星座圖的識(shí)別方法和基于高階累積量的識(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)對(duì)多種信號(hào)的分類。 本文主要研究的是基于高階累積量的調(diào)制信號(hào)識(shí)別，從信號(hào)的二階、四階和六階累積量中提取較少的特征參數(shù)實(shí)現(xiàn) 2ASK、 4ASK、 BPSK、 QPSK、 2FSK、 4FSK 等六種數(shù)字調(diào)制信號(hào) 的識(shí)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(shí)別算法，不僅在較低信噪比下有較好的性能，而且識(shí)別的調(diào)制類型較多。 本次畢業(yè)設(shè)計(jì)采用的軟件是仿真常用的數(shù)學(xué)軟件： MATLAB。 MATLAB（矩陣實(shí)驗(yàn)室）是 MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國(guó) The MathWorks 公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)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(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境。 它將 數(shù)值分析 、 矩陣計(jì)算 、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非 線性 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的 建模 和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效 數(shù)值計(jì)算 的眾多科學(xué) 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(jì)語(yǔ)言 （如 C、 Fortran）的編輯模式。 姓名：畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 Ⅰ 摘 要 近年來(lái)，隨著通信技術(shù)的迅速發(fā)展，通信信號(hào)的調(diào)制方 式識(shí)別的研究也逐漸成為熱點(diǎn)，吸引了眾多研究者的關(guān)注。通信信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別的基本任務(wù)就是在多信號(hào)以及有干擾的惡劣環(huán)境下，確認(rèn)接收信號(hào)的調(diào)制方式，并給出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為進(jìn)一步分析和處理信號(hào)提供依據(jù)。其一般由四部分組成：信號(hào)獲取、信息預(yù)處理、特征提取和選擇，分類識(shí)別。 本文研究了基于高階累積量的數(shù)字信號(hào)調(diào)制識(shí)別的算法?；诟唠A累積量的調(diào)制信號(hào)識(shí)別算法是從信號(hào)的二階、四階和六階累積量中提取特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)2ASK、 4ASK、 BPSK、 QPSK、 2FSK、 4FSK等六種數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別分類?；诟唠A累積量的調(diào)制信號(hào) 識(shí)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(shí)別算法，不僅在較低信噪比下有較好的性能，而且識(shí)別的調(diào)制類型較多。 關(guān)鍵詞：調(diào)制識(shí)別，高階累積量，特征參數(shù)，星座圖聚類分析法 20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (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(jì)題目 第 1 章 緒 論 概述 我們處在一個(gè)日新月異的信息時(shí)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(hào)環(huán)境的日益密集化和復(fù)雜化，信號(hào)的調(diào)制方式變得多樣化，對(duì)信號(hào)調(diào)制類型的有效識(shí)別就顯得尤為重要。信號(hào)調(diào)制識(shí)別包括無(wú)線通信信號(hào)、雷達(dá)信號(hào)和導(dǎo)航信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別。而在這三類無(wú)線電信號(hào)中，通信信號(hào)的調(diào)制種類最多，也最復(fù)雜，研究得也最多。事實(shí)上，研究通信信號(hào)的調(diào)制識(shí)別與分類，不僅能為無(wú)線電通信信號(hào)分析提供技術(shù)手段，而且也能為雷達(dá)、導(dǎo)航信號(hào)的調(diào)制識(shí)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(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。為了解調(diào)不同系統(tǒng)的通信信號(hào)，首先就必須要判斷出接收信號(hào)的調(diào)制方式。通信信號(hào)的調(diào)制方式識(shí)別的基本任務(wù)就是在多信號(hào)以及有干擾的惡劣環(huán)境下，確認(rèn)接收信號(hào)的調(diào)制方式，并給出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為進(jìn)一步分析和處理信號(hào)提供依據(jù)。 調(diào)制識(shí)別的發(fā)展和現(xiàn)狀 調(diào)制識(shí)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(hào)經(jīng)變頻為中頻后，輸入各解調(diào)器，獲得可聽(tīng)或可觀察的信號(hào)，再通過(guò)熟練的操作人員用耳機(jī)、示波器或頻譜分析儀分析解20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (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(guò)中頻時(shí)域波形、信號(hào)頻譜、瞬時(shí)幅度、瞬時(shí)頻率和信號(hào)的聲音等等信息進(jìn)行判斷。人工參與的技術(shù)需要有經(jīng)驗(yàn)的操作人員，判斷的結(jié)果包含了人的主觀因素在內(nèi)，會(huì)因人而異。并且能夠識(shí)別的調(diào)制類型也有限，一般可以識(shí)別持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)、碼元速率較低的 ASK 信號(hào)和調(diào)制指數(shù)較大的 FSK 信號(hào)，對(duì)于需要相干處理的相移鍵控 PSK 信號(hào)則不能成功識(shí)別。隨著數(shù)字通帶調(diào)制信號(hào)在無(wú)線通信工程中逐漸占據(jù)統(tǒng)治地位，通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別所面對(duì)的信號(hào)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(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的調(diào)制識(shí)別而言，人工識(shí)別就不再具有優(yōu)勢(shì)甚至在大多數(shù)情況下無(wú)能為力。 針對(duì)人工調(diào)制識(shí)別技術(shù)存在的問(wèn)題， 1969 年 4 月 , 等四名作者在斯坦福大學(xué)技術(shù)報(bào)告上發(fā)表了第一篇研究自動(dòng)調(diào)制識(shí)別的論文《采用模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)調(diào)制類型的自動(dòng)分類》。此后 ,不斷有研究調(diào)制識(shí) 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(guó)外發(fā)表的文獻(xiàn)中可以看出 ,各種現(xiàn)代信號(hào)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(jì)題目 故對(duì)數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別現(xiàn)在已成為一種趨勢(shì)。 目前，處理調(diào)制識(shí)別問(wèn)題一般采用兩種方法：一是似然比判決理論法；二是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)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(yàn)理論，根據(jù)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，通過(guò)理論分析與推導(dǎo)，得到用于分類的充分統(tǒng)計(jì)量，然后與一個(gè)合適的門限進(jìn)行比較，形成判決規(guī)則。 最常用的統(tǒng)計(jì)量是基于貝葉斯理論和耗損函數(shù)最小化原則推導(dǎo)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(hào)的信息內(nèi)容以及信道參數(shù)估計(jì)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(duì)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(jì)量。 (1)平均似然比 (Average Likelihood Ratio Test， ALRT)。若參量為隨機(jī)變 量且其概率密度已知，則可求出似然函數(shù)針對(duì)該參量的均值，然后用假設(shè)檢驗(yàn)中的似然函數(shù)比檢驗(yàn)進(jìn)行處理。若參量為隨機(jī)變量但概率密度未知，則可賦予參量使檢測(cè)概率最低的概率密度，然后同前處理。 (2)一致最大勢(shì) (Uniformly Most Powerful， UMP)檢驗(yàn)。若參量為非隨機(jī)但其值未知，可先確定一個(gè)可以接收的虛警概率，在此概率約束下，尋求可達(dá)到的最大檢測(cè)概率。 UMP 檢驗(yàn)存在的充要條件是，20xx 屆輪機(jī)工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì) (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(jì)一個(gè)包括判決門限在內(nèi)的完整的似然比檢驗(yàn)。 (3)廣義似然比 (General LikelihoodRatioTest， GLTR)。參量為非隨機(jī)但其值未知，可先用極大似然估計(jì)方法求出參量在不同假設(shè)下的估計(jì)值，然后將它們作為已知量代入似然函數(shù)，以便進(jìn)一步處理。 (4)混合似然比 (Hybrid Likelihood Ratio Test， HLRT)。部分未知參量為隨機(jī)變量，部分為其值未知