一種高速LINK22信號(hào)類內(nèi)快速識(shí)別方法

張華娣，樓華勛,2

（1.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所，浙江 嘉興 314033；2.通信信息控制和安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 嘉興 314033）

一種高速LINK22信號(hào)類內(nèi)快速識(shí)別方法

張華娣1，樓華勛1,2

（1.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所，浙江 嘉興 314033；2.通信信息控制和安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 嘉興 314033）

為了充分利用有限的頻率資源，LINK22使用環(huán)形星座的QAM及8PSK的調(diào)制方式來提高信息傳輸速率。根據(jù)高速LINK22信號(hào)的特點(diǎn)，在初步判定為LINK22信號(hào)的前提下，充分利用該信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)，提出了一種信噪比估計(jì)聯(lián)合R參數(shù)和零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩估計(jì)對高速LINK22信號(hào)的8PSK、16QAM、32QAM及64QAM調(diào)制方式進(jìn)行類內(nèi)識(shí)別的方法。仿真結(jié)果表明，該識(shí)別方法在低信噪比下仍有良好的識(shí)別效果。該算法計(jì)算復(fù)雜度不高，實(shí)時(shí)性好，更利于工程實(shí)現(xiàn)。

LINK22；快速識(shí)別；R參數(shù)；四階矩

0 引 言

LINK22是北約國家的新一代戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈，因其功能強(qiáng)大而被列為未來美軍及其盟軍廣泛使用的數(shù)據(jù)鏈。因此，對其進(jìn)行研究意義非凡[1]。LINK22數(shù)據(jù)鏈的工作頻段為HF和UHF頻段[2]。在HF頻段，有低速率模式和高速率模式兩種。低速率模式使用的是QPSK和8PSK兩種信號(hào)調(diào)制方式；高速模式為了提高頻帶的利用率，使用了8PSK、16QAM、32QAM及64QAM等信號(hào)調(diào)制方式[2]。圖1為該高速LINK22信號(hào)使用的8PSK、16QAM、32QAM及64QAM調(diào)制方式的星座圖[2]。

這里，只針對LINK22信號(hào)HF頻段高速模式的調(diào)制類型識(shí)別問題進(jìn)行討論。對于一般情況下的PSK和QAM的調(diào)制類型識(shí)別，通常有小波變換方法、聚類分析方法以及模式識(shí)別方法等[3]。但是，這些方法都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即計(jì)算復(fù)雜度高，不利于工程實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以先通過同步頭匹配的方法，初步判定該信號(hào)是否是HF頻段的高速LINK22信號(hào)，以把識(shí)別范圍鎖定在8PSK、16QAM、32QAM及64QAM四種調(diào)制類型上。另外，對于HF頻段的高速LINK22信號(hào)，這四種調(diào)制類型信號(hào)使用的碼速率和成形濾波器的滾降因子一致，因此可以充分利用這些先驗(yàn)知識(shí)來設(shè)計(jì)特征參數(shù)及其判決門限值。本文從快速識(shí)別的角度出發(fā)，選取了R參數(shù)和零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩這兩個(gè)參數(shù)作為特征量，以對調(diào)制類型進(jìn)行識(shí)別。

圖1 高速LINK22信號(hào)調(diào)制星座圖

1 R參數(shù)

R參數(shù)定義如下：

式（1）中，μ和σ2分別是信號(hào)包絡(luò)平方的均值和方差[4]。R參數(shù)反映了信號(hào)包絡(luò)的平坦度，可用于區(qū)分恒包絡(luò)信號(hào)和非恒包絡(luò)信號(hào)子類。

圖2為不加噪情況下8PSK、16QAM、32QAM及64QAM四種調(diào)制信號(hào)進(jìn)行1 000次蒙特卡羅試驗(yàn)得到的R參數(shù)值的對比圖。

圖2 8PSK、16QAM、32QAM及64QAM的R參數(shù)（不加噪聲）

由圖2可見，8PSK的R參數(shù)值明顯比16QAM、32QAM及64QAM的值小。這是由于8PSK是恒幅相位調(diào)制信號(hào)，而16QAM、32QAM及64QAM是幅度相位調(diào)制信號(hào)。因此，在相同的信噪比條件下，8PSK的包絡(luò)平坦度會(huì)比16QAM、32QAM及64QAM好，故利用這一特征可以輕易地把8PSK調(diào)制類型識(shí)別出來。

另外，從圖2也可看出，16QAM信號(hào)的R參數(shù)值比32QAM、64QAM的值要小。這是由于16QAM信號(hào)只有兩種幅度，而32QAM及64QAM有多種幅度。因此，16QAM信號(hào)的包絡(luò)平坦度會(huì)優(yōu)于32QAM、64QAM信號(hào)。所以，利用R參數(shù)，也可以把16QAM調(diào)制類型信號(hào)識(shí)別出來。

由圖2可知，32QAM信號(hào)和64QAM信號(hào)的R參數(shù)值基本重疊，它們的值在同一數(shù)值范圍內(nèi)，用包絡(luò)平坦度不宜將這兩種信號(hào)區(qū)分出來。因此，不能用R參數(shù)作為特征量來區(qū)分32QAM和64QAM這兩種調(diào)制類型。

2 零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩

零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩μα42定義如下：

μα42是零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩，反映了瞬時(shí)幅度分布的密集性。

圖3為不加噪情況下32QAM和64QAM調(diào)制信號(hào)進(jìn)行1 000次蒙特卡羅試驗(yàn)得到的零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩值對比圖。

圖3 32QAM及64QAM的μα42（不加噪聲）

由上一節(jié)的R參數(shù)討論知，在不加噪聲情況下，通過R參數(shù)值比較，能將8PSK、16QAM從8PSK、16QAM、32QAM及64QAM四種調(diào)制信號(hào)中分離出來。因此，這里只需要考慮將32QAM和64QAM區(qū)分出來，就可以實(shí)現(xiàn)這四種調(diào)制信號(hào)的分類識(shí)別。由圖3可見，32QAM和64QAM的零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩基本是在兩個(gè)數(shù)值范圍，并且64QAM的值要比32QAM高，這是因?yàn)?4QAM的幅度種類比32QAM的幅度種類要多。也就是說，64QAM信號(hào)的瞬時(shí)幅度比32QAM信號(hào)的瞬時(shí)幅度的分布密集性要高。因此，利用這一特征，可以將32QAM信號(hào)和64QAM信號(hào)區(qū)分開來。

3 噪聲的影響

3.1 噪聲對R參數(shù)的影響

R參數(shù)是與信號(hào)包絡(luò)相關(guān)的特征量，因此其值會(huì)受噪聲的影響。

圖4是信噪比從5 dB到30 dB下，8PSK、16QAM、32QAM及64QAM四種調(diào)制信號(hào)各進(jìn)行1 000次蒙特卡羅試驗(yàn)得到的R參數(shù)均值比較圖。

圖4 4種調(diào)制信號(hào)隨信噪比變化的R參數(shù)比較

從圖4可見，信噪比在5 dB附近時(shí)，8PSK、16QAM、32QAM及64QAM這四種調(diào)制信號(hào)的R參數(shù)均值差別不大，不利于信號(hào)的識(shí)別。

考慮到使用濾波器對信號(hào)做濾波后再進(jìn)行特征量的求取可以減小噪聲對參數(shù)的影響，于是設(shè)計(jì)一個(gè)低通濾波器，使這4個(gè)信號(hào)分別先通過濾波器，再分別進(jìn)行5 dB到30 dB下各1 000次的蒙特卡羅試驗(yàn)得到R參數(shù)均值比較圖，如圖5所示。

圖5 濾波后4種調(diào)制信號(hào)隨信噪比變化的R參數(shù)比較

從圖5可見，8PSK和16QAM信號(hào)通過濾波器濾波后，其R參數(shù)均值在信噪比5 dB附近能清楚區(qū)分。這樣就可以針對不同的信噪比設(shè)置不同的門限閥值，從而把8PSK和16QAM從這4種調(diào)制信號(hào)中分離出來。

3.2 噪聲對零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩的影響

圖6是信噪比從5 dB到30 dB下，32QAM和64QAM兩種調(diào)制信號(hào)各進(jìn)行1 000次蒙特卡羅試驗(yàn)得到的零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩均值比較圖。

圖6 兩種調(diào)制信號(hào)隨信噪比變化的μα42比較

從圖6可見，信噪比在5 dB附近時(shí)，32QAM和64QAM這兩種調(diào)制信號(hào)的零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩差別不大，不利于信號(hào)的識(shí)別。同樣，將信號(hào)通過低通濾波器濾波后，再進(jìn)行的求取。圖7給出了32QAM和64QAM信號(hào)低通濾波后，從5 dB到30 dB下各進(jìn)行1 000次的蒙特卡羅試驗(yàn)得到的零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩均值比較圖。

圖7 帶濾波器下兩種調(diào)制信號(hào)隨信噪比變化的比較

從圖7可見，32QAM和64QAM信號(hào)通過濾波器之后，其零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩均值在信噪比5 dB附近能明顯地區(qū)分。這樣就可以把32QAM和64QAM這兩種調(diào)制信號(hào)，從8PSK、16QAM、32QAM及64QAM這4種調(diào)制信號(hào)中分離開來。

4 自動(dòng)識(shí)別方法

通過前面的討論，知道選取R參數(shù)和零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩這兩個(gè)參數(shù)作為特征量對調(diào)制類型進(jìn)行識(shí)別是有效的。因此，下面將按下述步驟進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。

具體的，自動(dòng)識(shí)別方法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）根據(jù)圖5和圖7，分別確定不同信噪比下進(jìn)行8PSK、16QAM和32QAM及64QAM區(qū)分的R參數(shù)和零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩的判決門限閥值，并將這些值制成存儲(chǔ)表格存到存儲(chǔ)器中待用；

（2）計(jì)算信號(hào)功率譜，根據(jù)功率譜進(jìn)行信噪比估計(jì)[5]；

（3）根據(jù)估算的信噪比，調(diào)用存儲(chǔ)器中對應(yīng)信噪比下的判決門限閥值；

（4）設(shè)置低通FIR濾波器；

（5）使信號(hào)通過FIR濾波器進(jìn)行濾波；

（6）計(jì)算濾波后的信號(hào)的R參數(shù)，并將該值與步驟（3）得到的門限閥值進(jìn)行比較；如果判斷出是8PSK或16QAM，則識(shí)別結(jié)束；否則，進(jìn)入步驟（7）；

（8）經(jīng)過步驟（6）和步驟（7）仍然無識(shí)別結(jié)果，則輸出未知信號(hào)。

5 仿真實(shí)驗(yàn)

在5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB和30 dB信噪比下，各隨機(jī)產(chǎn)生100組8PSK、16QAM、32QAM和64QAM信號(hào)，按照第4節(jié)的方法進(jìn)行信號(hào)自動(dòng)識(shí)別，得到識(shí)別正確率見表1。

表1 識(shí)別正確率

從表1可見，8PSK和16QAM信號(hào)在低信噪比下仍然有很好的識(shí)別率。而32QAM和64QAM信號(hào)在5 dB、10 dB等低信噪比情況下識(shí)別概率欠佳，這是由于噪聲的隨機(jī)性影響引起的。通過對零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩多次取平均再去判斷的方法，可以去除隨機(jī)噪聲的影響，提高識(shí)別正確率。

為了提高算法的效率，在估計(jì)出信噪比為15 dB以下，并且通過R參數(shù)估計(jì)判斷出信號(hào)不是8PSK和16QAM時(shí)，對零中心歸一化瞬時(shí)幅度的四階矩進(jìn)行100次平均，得到的均值再與相應(yīng)信噪比的門限閥值做比較，從而給出判斷結(jié)果。因?yàn)樵趯?shí)際工程應(yīng)用中可以保留前99次的結(jié)果，再用新得到的一個(gè)與前99次的作平均。這樣除了在前99組信號(hào)采樣時(shí)得不到正確的識(shí)別結(jié)果，在第100組信號(hào)之后都能依次給出正確識(shí)別結(jié)果，且總的來說，這樣的處理方法對信號(hào)的識(shí)別速度影響不大。表2給出了低信噪比下進(jìn)行平均處理后的信號(hào)識(shí)別正確率。在5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB和30 dB信噪比下，各隨機(jī)產(chǎn)生100組8PSK、16QAM、32QAM和64QAM信號(hào)，按照改進(jìn)后的方法進(jìn)行信號(hào)自動(dòng)識(shí)別，得到識(shí)別正確率見表2。對比表1和表2，在信噪比5 dB條件下，32QAM和64QAM的識(shí)別正確率由未改進(jìn)前的64%和63%均提高到了100%。仿真結(jié)果可見，這是一種有效的改進(jìn)方法。

表2 μα42平均處理后的識(shí)別正確率

表2 μα42平均處理后的識(shí)別正確率

SNR/dB8PSK16QAM32QAM64QAM 510095100100 10100100100100 151001009384 201001009896 251001009997 301001009999

6 結(jié) 語

本文給出了兩個(gè)特征量的定義公式及物理含義，分析了高速LINK22信號(hào)不同調(diào)制方式下對應(yīng)的特征量的不同。又由于所提的信號(hào)特征量受噪聲的影響，提出用信噪比聯(lián)合特征量估計(jì)的方法對信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)，根據(jù)仿真結(jié)果，進(jìn)一步完善了自動(dòng)識(shí)別的方法，提高了識(shí)別正確率。可見，該方法計(jì)算復(fù)雜度低，易于實(shí)現(xiàn)，實(shí)用性高，可用于工程實(shí)現(xiàn)。

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張華娣（1978—），女，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)樾盘?hào)分析處理；

樓華勛（1981—），男，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)樾盘?hào)處理原型產(chǎn)品開發(fā)。

A Modulation Classification Method of High-Rate LINK22 Signal

ZHANG Hua-di1, LOU Hua-xun1,2
(1.No.36 Research Institute of CETC, Jiaxing Zhejiang 314033, China；2.Science and Technology on Communication Information Security Control Laboratory, Jiaxing Zhejiang 314033, China)

To take full advantage of the limited frequency resource, the modulation system of QAM constellations in annular shape and 8PSK are used in LINK22, so as to achieve and high data rate.Based on the characteristics of high-rate LINK22 signal, and when the high rate LINK22 signal is preliminarily determined, the prior information is utilized sufficiently and a classification method based on the SNR estimation combining R parameter calculation and the mean fourth of the normalized and zero-center instantaneous amplitude estimation is proposed, thus to identify the modulation type of LINK22 signal including 8PSK,16QAM,32QAM and 64QAM.Simulation results indicate that the proposed classification method has fairly good identification effects under low SNR conditions. This method, forits low computation complexity and good real-time performance, is beneficial for engineering implementation.

LINK22; rapid identification; R parameter; mean fourth

TN911

A

1002-0802(2016)-12-1619-05

10.3969/j.issn.1002-0802.2016.12.009

2016-08-14

2016-11-24 Received date:2016-08-14;Revised date:2016-11-24