贾子欣　赵润卓

摘要：调制识别作为处理信号的基础，将围绕QPSK，8PSK，16QAM三种调制类型的单信号和同频同调制的混合信号展开研究。通过分析信号的高阶累积量特征和四次方谱线特征，对单信号和混合信号进行区分，并将信号的调制方式进行高效识别。针对信噪比和幅度比对识别算法性能的影响，进行了一系列的仿真试验，算法简单可行，对信号参數要求较低，具有工程应用前景。通过仿真实验发现，在信噪比大于5dB时，该算法的准确识别率可达到95%。

关键词：同频同调制混合信号;调制识别;高阶累积量;四次方谱线特征

中图分类号：TN927 文献标志码：A 文章编号：1008-1739（2021）14-70-4

0引言

无线电通信技术的迅速发展和广泛普及，使得信号环境日益复杂。对于接收到的卫星信号，不仅有各种调制类型的单信号，也越来越多地出现混合信号。大多数混合信号，主要来自于通过PCMA进行通信所产生的混合信号。进行PCMA通信的双方使用同一频带，同时向卫星发送同种调制样式的信号，卫星接收到信号经过线性叠加后透明转发给双方，此时，地面接收到的就是PCMA混合信号。组成该混合信号的两分量信号参数相差不大甚至相同，在时域与频域都发生重叠，是对称的混合信号。目前，单信号的调制识别算法主要基于高阶累积量、星座图、瞬时特征量等特征参数，而对于同频同调制类型的混合信号的调制识别研究相对较少。文献都是通过构造几种特征参量进行阈值判决对混合信号来调制识别，具有一定的效果。本文将改进上述识别算法所存在的不足，设计一种调制识别算法能有效地对单信号和混合信号的调制方式进行识别。

1信号模型

在卫星通信系统中，利用PCMA技术进行通信的原理如图1所示，2路上行信号具有完全相同（或几乎相同）的中心频率和带宽，符号速率和周期也相同，并且基带数字信号也采用同种调制样式。

对3种混合信号的特征参数F₃在各信噪比下的真实参数值进行仿真，结果如图4所示。

通过图4可以发现，信噪比在0～25 dB范围内，16QAM混合信号的特征参数值与其余2种混合信号的参数值不同，因此选取F₃作为识别出16QAM混合信号的特征参数。

3基于四次方谱线的分类特征

对于不同调制类型的数字信号，其高次方谱的图像也各不相同。是否存在离散谱线，出现离散谱线的位置等根据调制方式的不同而存在差别。对于QPSK单信号来说，其四次方谱线图存在离散谱线，而8PSK单信号的四次方谱线图则没有。由于混合信号可以视为2个单信号的线性叠加，因此混合信号的四次方谱也近似等于2个单信号的四次方谱叠加，在单信号出现离散谱线的位置，混合信号也会成对存在离散谱线。若两分量信号的载频差异非常小，离散谱线甚至会重合。因此频偏对PCMA信号谱线特征的影响只有谱线个数的变化。

因此只需知晓接收信号的四次方谱线中是否存在离散谱线，即可区分QPSK和8PSK两种调制类型的PCMA信号。综上所述，可以将谱线特征作为进一步识别调制样式的特征参数之一。

4仿真实验

为验证上述方法的可行性，设计整体识别流程如图5所示。以高斯白噪声作为信道干扰，信号的符号序列以二进制随机产生，每个信号样本的长度为4096个符号，升余弦成型滤波器的滚降系数均为α=0.35，过采样倍数为N=10，两分量信号的归一化频偏为1×10^-4，相位偏移为[0，2π]范围内随机产生，两分量信号的时延为一个符号内随机产生。信号过高斯白噪声信道，混合信号中的分量信号幅度均相同。

信噪比在0～25dB范围内，各种调制信号的识别率随信噪比变化如图6所示。

由图6可以看出，当信噪比大于5dB时，QPSK，8PSK，16QAM三种调制类型的单信号和混合信号可以有效区分并识别出其调制样式，识别正确率都可以达到95%以上，整体效果较佳。

5性能分析

为验证混合信号的幅度比对识别性能的影响，将信噪比设置为15 dB，分别仿真两信号幅度比在0.6～1之间的识别效果，如图7所示。

由图7可知，3种调制类型的混合信号的识别率在幅度比大于0.8之后仍可达到95%以上。再验证归一化频偏对识别性能的影响，分别对归一化频偏为10^-6-1范围内的每个量级进行仿真，信噪比设置为15dB，各量级频偏下的结果如图8所示。

从图8可知，在3种调制类型的混合信号的识别率在归一化频偏为10^-6-1范围内均能达到95%以上。

6结束语

通过对接收信号进行处理并将高阶累积量和四次方谱线作为特征参数，对3种调制类型的单一混信号进行调制识别，最后形成一套识别流程。通过仿真试验，证实了算法的可行性和性能，当信噪比在5～25 dB范围内，整体识别率均能达到95%以上。通过对算法分析，算法性能稳定，在一定范围内不受幅度比、频偏影响，具有适用性。但本文只研究了高斯信道下的性能，对复杂噪声和衰落信道下算法的实现还有待继续研究。