冯 祥,梁伟洋

(空军第一航空学院,河南 信阳 464000)

1 引 言

信号调制制式的自动分类是软件无线电、认知无线电的重要技术基础[1,2],由于其在军事和民用通信系统中的广泛应用前景,调制分类的研究一直引起人们的极大兴趣。目前研究这一问题的方法可归纳为两类[3],即似然函数法和模式识别法。基于判决理论的似然函数法在加性高斯白噪声环境下,将调制识别的问题看成复合假设检验的问题,利用最大似然估计来达到识别的目的[4]。模式识别的方法一般分为3个步骤[3]:样本的获取和预处理,特征分析及提取,模式匹配和结果判决。文献[2,5-7]通过提取样本的高阶累积量、高阶循环累积量识别特征实现对PSK、QAM等调制类型的分类,取得了较好的试验结果。但这些文献没有考虑频偏等因素的影响。本文在Rayleigh衰落信道下,研究了存在频偏时ASK、PSK、SQAM等调制类型的分类问题。

2 信号模型及算法描述

考虑频偏的情况下,观测样本可以表示为

在存在载波频偏的情况下,由于频偏引起的相位旋转将使观测样本的星座图失去调制类型信息,随着观测样本的增加,样本的星座点将充满单位圆,此时直接从观测样本中提取分类特征将不能有效识别其调制类型。将式(1)进行如下变换:

先不考虑噪声的影响,可以得到:

表1 衰落信道下备择分类集合的累积量Table 1 The cumulants of the candidate for modulation types under fading channel

为了对子集合{2SQAM,4ASK,8ASK}进行分类,定义反映样本幅度信息的分类特征σa:

由于2SQAM星座的绝对值相等、符号相反,所以它不具有绝对幅度信息(σa=0);而4ASK和8ASK具有绝对幅度信息,为了进一步区分4ASK和8ASK,对样本作绝对值、中心化、归一处理后,4ASK对应的星座变为2ASK,仍然采用分类特征 σa进行分类。……