一种2FSK信号识别方法研究
2017-03-07王巍
王 巍
(解放军信息工程大学 一院，河南 郑州 450001)
一种2FSK信号识别方法研究
王 巍
(解放军信息工程大学 一院，河南 郑州 450001)
针对2FSK信号识别提出了一种基于信号瞬时特征提取的识别方法。对2FSK信号进行正交化，得出其同相分量和正交分量，并据此计算信号瞬时特征和相关的识别特征，以根据特征识别出2FSK信号。通过对识别出的信号进行参数估计，以估计信号的调制参数和符号速率来验证识别的结果。对实际信号进行试验结果表明，该方法准确性强、计算效率高。
信号识别；瞬时特征；参数估计
2FSK是信息传输中使用较早的一种调制方式，是各类通信方式中的常用信号，其优点是实现容易，抗噪声与抗衰减的性能较好。本文提出一种基于信号瞬时特征提取的2FSK信号的识别方法，较好地实现了对2FSK信号的识别。
1 基于多相滤波的正交化
为了提取调制信号的瞬时幅度、相位和频率特征，首先需要将调制信号进行数字混频正交变换，从而获得信号的同相分量和正交分量。
正交变换有多种实现方法：低通滤波法、希尔伯特变换法、插值滤波法、基于多相滤波法。低通滤波法是常用的方法，低通滤波法的结构与传统模拟处理方法有相似之处，只是将移频放在A/D之后，对滤波阶数要求较高。多相滤波法则降低了滤波器的阶数，更容易实现[1-3]。多相滤波结构的正交基带变换如图1所示。
图1 基于多相滤波的正交基带变换框图
多相滤波法不是对单路而是同时对I、Q两路信号进行插值，所不同的是这两路插值信号在时域上相差了1/2采样点。这种时间上的“对不齐”可用两个时延滤波器来加以校正。多相滤波法原型低通滤波器和低通滤波法所使用的低通滤波器的阶数相同，而使用时是将原型低通滤波器系数进行4倍抽取，滤波器的阶数就减少到原来的1/4，多相滤波的两路插值信号在时域上相差了半个采样点，将两者在时间上对齐的一种简单、有效的方法就是采用两个时延滤波器进行校正[4-5]。这两个滤波器的频率响应需满足
(1)
HQ(ejw)=HI(ejw)=1
(2)
HQ(ejw)=HI(ejw)=1
(3)
例如可选择如下两组中的一组作为延迟滤波器
(4)
或
(5)
实现时延的分支滤波器可采用多相内插的两个分支来实现，因此要求内插滤波器的内插倍数，即总支路数D为≥2的偶数，然后选取其中两个延迟相差1/2的两支路，将其分别作为I、Q路的校正滤波器。
2 瞬时特征的提取
得到基带的I、Q分量后，基于此可提取信号的时域特征，如瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率。瞬时幅度a(t),瞬时相位φ(t),和瞬时频率f(t)的提取可从数字化的I分量和Q分量信号中得到。
瞬时幅度
(6)
瞬时相位的提取只需将基带的I、Q分量求反正切即可。为了计算瞬时频率，需先计算无混叠瞬时相位φunwrap(t)(-π<φunwrap(t)<π)，解混叠算法如下
(7)
(8)
3 识别参数的计算
在得到瞬时幅度序列、瞬时相位序列和瞬时频率序列的基础上，可进一步得到调制信号瞬时信息的多个特征统计量。
(1)λmax为零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值，定义如下
λmax=max|FFT(acn(i))|2/Ns
(9)
其中，Ns是每一段的抽样点数；acn(i)为信号在t=i/fs时刻中心归一化瞬时幅度，其的定义如下
acn(i)=an(i)-1
(10)
(2)σaf为零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，定义如下
(11)
式中
(12)
其中，rs为数字信号的符号速率(即波特率)；f(i)为信号的瞬时频率；fN(i)为中心归一化后的瞬时频率；ta是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平，低于此电平门限时，信号的相位对噪声很敏感，会造成较大的相位失真；C是在数据集合{fN(i)}中an(i)>ta的信号的个数，即属于非弱信号值的个数。
σaf表征信号的绝对频率信息，可用来区分归一化中心频率绝对值为常数的调制方式(如2FSK、MSK)和具有绝对、直接频率信息的调制方式(如M≥4的MFSK)[8]；
(3)调制参数估计。MFSK信号是多载波调制信号，其各个子载波频率反映在频率域就表现为在对应的频率点附近出现的频谱峰值[9-10]。换言之，对于2FSK信号，其频谱应当在其两个子载波频率处分别出现1个谱峰；对于4FSK信号，其频谱应当在4个子载波频率处分别出现1个谱峰。因此可以通过接收信号在其频谱中出现的谱峰数目确定调制阶数M[11-12]。
文中利用AR模型的BURG算法计算MFSK的功率谱。而谱峰数目的计算可通过分析离散谱一阶差分序列来确定。
4 载波频率的估计
目前通信信号载波频率的估计主要有周期图法、中心频率法和相位差分方法。周期图法将信号周期图最高峰的位置作为载波频率，只适用于载波分量大的信号，如低调制深度的AM和MASK信号，不适用于其他调制方式的信号，所以这种方法的通用性不同[13]。中心频率法所信号频谱的中心频率作为载波频率，也叫频率居中法，计算公式为
(13)
其中，Z(i)是解析信号对应的谱序列；fc是载波频率。这种方法对于对称信号效果尚好，而对于非对称信号效果不佳。其缺点是精度较低，特别是在有噪声和信道中有信道衰落时。
零交叉法基于时频信号的零交叉，即对射频信号的过零点检测法。载波频率可由下式求得
(14)
其中，Mz是信号过零点的个数；{y(i)}是过零点的序列，定义为
y(i)=x(i+1)-x(i),i=1,2,…,Mz-1
(15)
这种方法对噪声敏感，尤其是对弱信号，所以在计算过零点时，一般只考虑非弱信号。利用频率是相位变化的导数这个原理，便可利用相位差分方法估计出载波频率。
5 符号速率估计
当识别器检测到接收信号为2FSK后，需要估计信号的符号速率。对于各种数字调制信号，都可以得到其承载数字信息的脉幅调制波形p(i)，对于2FSK信号来说，就是瞬时频率。
通过对p(i)的处理，即可估计出符号速率fsym，算法如下：
(1)求p(i)的L阶差分序列的绝对值
pL(i)=|p(i+L)-p(i)|,i=1,2,…,Ns-L
(16)
L的取值应大于由带限效应引起的阶跃边缘模糊范围[14-15]；
(2)计算序列{pL(i)}的均值
(17)
(3)以mp为门限，对{pL(i)}进行判决，当pL(i)>mp时，判决器输出1；反之，当pL
(4)令lsymdm=min[lsymd(j)]，计算序列
(18)
(19)
6 试验结果
本文对一种2FSK信号(速率500 Byte/s)进行识别和参数估计，得到结果如下。
图2 2FSK信号的瞬时频率计算
图3 DFT算法得到的功率谱
图4 基于AR模型得到的功率谱
图2为计算得到的瞬时频率。图3和图4为根据DFT和AR模型参数得到的一种2FSK信号的功率谱，可见利用AR模型得到的功率谱更为平滑，便于计算谱峰。根据图4，可估计信号的子载波频率分别为：f1=1 550 Hz，f2=2 498 Hz，频差为947 Hz。利用上文所述参数估计方法对试验信号进行符号速率估计，得出结论与实际值相符。
7 结束语
本文提出一种2FSK信号的识别方法。首先，利用基于多相滤波的正交化算法对实信号进行正交化，得到基带信号的同相分量和正交分量，然后计算信号的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率，然后计算相关的识别特征和基于AR模型的功率谱。实验结果表明，通过该方法对2FSK信号识别效果良好。
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Research on an Identification Method of 2FSK Signals
WANG Wei
(First Institute, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China)
2FSK signal recognition is a common problem in signal recognition and processing. This paper presents a method for the identification of 2FSK signals based on instantaneous features extraction. The instantaneous features and related features of the in-phase and quadrature components after orthogonal are calculated. If the signal is 2FSK according to the features, the modulation parameters and symbol rate are estimated to verify the results of the identification. The test results of the actual signals show that this method is accurate and efficient.
signal identification; instantaneous features; parameter estimation
2016- 03- 27
国家自然科学基金资助项目(61401511)
王巍(1985-)，男，硕士研究生。研究方向:通信信号处理。
10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.02.002
TN911.6
A
1007-7820(2017)02-004-04
