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    基于LabVIEW的信號(hào)調(diào)制識(shí)別研究與應(yīng)用

    2017-03-06 20:21:03費(fèi)聿寧
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年1期
    關(guān)鍵詞:特征提取

    費(fèi)聿寧

    本文基于LabVIEW的信號(hào)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng),應(yīng)用分類識(shí)別中,研究調(diào)制信號(hào)的特征參數(shù)提取技術(shù),結(jié)合參數(shù)特征,提出基于決策樹的方法識(shí)別調(diào)制信號(hào),且性能良好,并在LabVIEW環(huán)境良好應(yīng)用調(diào)制信號(hào)識(shí)別技術(shù)。

    【關(guān)鍵詞】LabVIEW 特征提取 調(diào)制識(shí)別

    隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,通信環(huán)境日益復(fù)雜,其中調(diào)制通信信號(hào)的方式多種多樣,但調(diào)制參數(shù)不盡相同,人們想要監(jiān)管和辨別這些信號(hào),于是,信號(hào)調(diào)制識(shí)別應(yīng)運(yùn)而生。信號(hào)調(diào)制識(shí)別在通信中能獲得廣泛的認(rèn)可,主要用于集中在宇宙探索、衛(wèi)星通信、頻譜監(jiān)測(cè)、軍事電子對(duì)抗等領(lǐng)域。研究的關(guān)鍵是選取分類特征參數(shù)的和設(shè)計(jì)識(shí)別分類器?;诖?,本文主要完成基于LabVIEW軟件平臺(tái)的調(diào)制識(shí)別算法研究并給予實(shí)踐和驗(yàn)證。

    1 LabVIEW實(shí)現(xiàn)常見通信信號(hào)的調(diào)制

    1.1 模擬信號(hào)調(diào)制仿真

    模擬信號(hào)的調(diào)制方式可以按照調(diào)制器頻譜實(shí)際變化程度分為線性調(diào)制和非線性調(diào)制特性。線性調(diào)制是指輸出已調(diào)信號(hào)的幅度,并呈現(xiàn)出正比例變化。非線性調(diào)制包括頻率調(diào)制和相位調(diào)制。

    1.2 數(shù)字調(diào)制信號(hào)的LabVIEW仿真

    隨著通信寬帶的加大,數(shù)字通信技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,數(shù)字調(diào)制采用微處理器的模擬調(diào)制方式,通訊鏈路中的任何不足均可以借助于軟件,可以加密信息,并通過誤差校準(zhǔn)技術(shù),使得通信的數(shù)據(jù)更為可靠,另外還可以借助DSP,減少分配給每個(gè)用戶的有效帶寬。大大提高頻帶利用率。數(shù)字調(diào)制主要通過對(duì)載波的振幅、頻率、相位進(jìn)行鍵控來實(shí)現(xiàn)即振幅鍵控ASK、頻移鍵控FSK和相位鍵控PSK.其中,線性調(diào)制包括振幅鍵控,而非線性的有頻移鍵控和相位鍵控,同時(shí)由于數(shù)字信號(hào)的碼元固定,給數(shù)字通信帶來了很多新的方法。

    2 信號(hào)調(diào)制識(shí)別中參數(shù)的分類識(shí)別

    調(diào)制信號(hào)參數(shù)識(shí)別的過程包括信號(hào)預(yù)處理、特征參數(shù)提取和分類識(shí)別三個(gè)重要部分。

    2.1 信號(hào)預(yù)處理

    信號(hào)預(yù)處理是信號(hào)調(diào)制識(shí)別過程的基礎(chǔ),因?yàn)槠胀ㄐ盘?hào)不能直接被識(shí)別,信號(hào)預(yù)處理能為之后的信號(hào)處理提供更恰當(dāng)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。信號(hào)預(yù)處理分為數(shù)字化信號(hào),載波頻率估計(jì)、射頻信號(hào)下變頻處理、碼元速率估計(jì)及同相正交分解等過程。

    2.2 特征參數(shù)提取

    特征參數(shù)提取是指從信號(hào)預(yù)處理完成后,從信號(hào)中提取的參數(shù),這些參數(shù)能夠反映出信號(hào)本質(zhì)特征的時(shí)頻域或者變換域,能夠給調(diào)制識(shí)別提供依據(jù),是信號(hào)調(diào)制識(shí)別的核心部分。

    2.3 分類識(shí)別

    分類識(shí)別中最重要的是選擇分類器結(jié)構(gòu)和確定分類準(zhǔn)則。分類識(shí)別和特征參數(shù)提取一樣,是信號(hào)調(diào)制識(shí)別過程中的核心部分,是指在調(diào)制信號(hào)過程中獲得特征參數(shù)后分類識(shí)別信號(hào)。整個(gè)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)的性能往往決定于分類器的選擇,一般選用決策樹結(jié)構(gòu),這種分類器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,運(yùn)行起來方便易行。

    3 搭建及驗(yàn)證基于LabVIEW設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的信號(hào)調(diào)制識(shí)別系統(tǒng)

    本文通過選取基于時(shí)域瞬時(shí)參數(shù)的特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK和4PSK信號(hào)的調(diào)制識(shí)別。 我們采用labVIEW 2012的仿真環(huán)境,參數(shù)為:載波頻率150KHz,載波幅度A=I,采樣率2.4MHz,碼元速率12.5K字符/秒,碼元數(shù)目32比特,加入高斯白噪聲,達(dá)成了信噪比10到30dB可調(diào)。因?yàn)橛械奶卣鲄?shù)取值過于大,所以本次將得到的線性特征參數(shù)映射到對(duì)數(shù)域,并且縮放處理了部分?jǐn)?shù)據(jù),這樣做既保證了不改變數(shù)據(jù)的本質(zhì)又方便對(duì)比和觀察。

    3.1 零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜密度最大值

    通過表1可知,2FSK信號(hào)、4FSK信號(hào)、2PSK信號(hào)和4PSK信號(hào)之間有顯著的分界線,2FSK信號(hào)、4FSK信號(hào)在零中心歸一化瞬時(shí)幅度譜密度最大值上要大于2PSK信號(hào)和4PSK信號(hào),而這種情況出現(xiàn)的原因多為FSK信號(hào)在進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)換時(shí)候非線性的相位也隨之有所改變。

    由表1可知,采用門限5.5可以十分準(zhǔn)確地區(qū)分出MFSK和MPSK兩個(gè)信號(hào)集。

    3.2 零中心歸一化瞬時(shí)幅度緊致性(四階矩)

    通過表2可以得出,當(dāng)信噪比為15dB時(shí),2ASK信號(hào)、4ASK信號(hào)的分界線相鄰,在部分情況下,2ASK信號(hào)和4ASK信號(hào)的零中心歸一化瞬時(shí)幅度緊致性值將出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。

    由表2結(jié)合仿真曲線可知,在大部分情況下,采用門限2.7可以做到準(zhǔn)確區(qū)分出2ASK和4ASK兩個(gè)信號(hào)。

    3.3 零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差

    通過表3可知,當(dāng)信噪比為15dB時(shí),2FSK信號(hào)和4FSK信號(hào)的分界線相鄰,在部分情況下,2FSK信號(hào)和4FSK信號(hào)的零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差值出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。

    由表3可知,在大部分情況下,采用門限20可以準(zhǔn)確區(qū)分出2FSK和4FSK兩個(gè)信號(hào)。

    3.4 零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量的標(biāo)準(zhǔn)偏差

    2PSK信號(hào)、4PSK信號(hào)在部分仿真點(diǎn)上有著數(shù)據(jù)交叉,但不是很多,通過合理的門限能夠較為正確地將2PSK信號(hào)、4PSK信號(hào)分成兩子集。在大部分情況下,采用門限1.0可以準(zhǔn)確區(qū)分出2PSK、4PSK兩個(gè)信號(hào)。

    驗(yàn)證結(jié)果表明系統(tǒng)運(yùn)行準(zhǔn)確,從而證明了本文提出的信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法的正確性以及算法應(yīng)用到實(shí)際工程中的有效性。

    4 結(jié)論

    根據(jù)以上仿真所得到的門限值,建立決策樹分類結(jié)構(gòu)。對(duì)未知信號(hào)集合進(jìn)行1000次仿真分類,在信噪比大于10dB的情況下,識(shí)別率還是比較令人滿意的。隨著信噪比的增加,識(shí)別率也有了很大的提升,在30dB及以上的信噪比條件下,信號(hào)的識(shí)別率在95%以上。

    參考文獻(xiàn)

    [1]E.E.Azzouz and A.K.Nandi,‘'Automatic Modulation Recognition of Communication Signals”,Kluwer Academic Publishers,1996.

    [2]Azzouz E E,Nandi A K.Automatic modulation recognition--I[J].Joumal of the Franklin Institute,1997,334(02):241-273.

    作者簡(jiǎn)介

    費(fèi)聿寧(1993-),男,山東省日照市人。大學(xué)本科學(xué)歷。研究方向?yàn)橥ㄐ拧?/p>

    作者單位

    山東科技大學(xué) 山東省日照市 250000

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