高效調(diào)制技術(shù)在通信中的應(yīng)用

朱佳俊 向江太 石 磊

（中國人民解放軍31619 部隊(duì)，江蘇 鎮(zhèn)江212000）

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，其在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，在有效的開展通信技術(shù)研究過程，通過引入高效調(diào)制技術(shù)，利于保證通信質(zhì)量，能夠不斷提高通信安全，基于此，結(jié)合工作實(shí)際，深入探索了高效調(diào)制技術(shù)的應(yīng)用。希望分析能夠不斷提高高效調(diào)制通信技術(shù)研究水平。

1 調(diào)制技術(shù)的發(fā)展

近年來，通信領(lǐng)域日益擴(kuò)大，根據(jù)該背景下無線頻偏的實(shí)際情況來看，其資源不斷減少，促進(jìn)通信產(chǎn)業(yè)進(jìn)步與發(fā)展。4G 時代背景下能夠應(yīng)用的頻譜資源非常少，當(dāng)進(jìn)入5G 時代時將進(jìn)一步加劇。因此，在全世界范圍內(nèi)，對于所有標(biāo)準(zhǔn)組織而言，均需深刻思考通過何種途徑和手段提高頻譜應(yīng)用率，從國家層面來講，這與其經(jīng)濟(jì)利益以及政治利益等息息相關(guān)，而且逐漸成一個戰(zhàn)略目標(biāo)。當(dāng)前，無線通信領(lǐng)域不斷發(fā)展，處于一系列嚴(yán)峻環(huán)境中，大量新型無效通信技術(shù)與設(shè)備如雨后春筍涌現(xiàn)，例如個人服務(wù)通信等，這與廣大民眾日常生活密不可分，由此促使無線通信發(fā)生轉(zhuǎn)變，它已經(jīng)做到無縫銜接以及全覆蓋，轉(zhuǎn)變之后的模式有利于終端用戶以及設(shè)備，能夠保證他們享受眾多服務(wù)。但是隨著無線設(shè)備以及服務(wù)的持續(xù)上漲，必定對無線頻譜產(chǎn)生不利影響，可能過于擁擠，也可能過于稀缺，由于大多能夠應(yīng)用的頻譜已提供給服務(wù)器，所以難免造成該現(xiàn)象。目前，通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)越來越多，對人們的認(rèn)知產(chǎn)生影響，他們了解到靜態(tài)固定頻偏分配模式的實(shí)際情況，即在無線通信中逐漸耗盡。針對如此嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)危機(jī)，相關(guān)人員一定要積極探索與研究調(diào)制解調(diào)機(jī)制，確保其高效性，推動通信發(fā)展進(jìn)程。

2 高效調(diào)制相關(guān)技術(shù)的研究

圍繞數(shù)字通信系統(tǒng)，就其頻偏利用率而言，它的決定因素為，以傳輸?shù)男畔?shù)據(jù)為對象，對其進(jìn)行調(diào)制，當(dāng)其處于發(fā)送頻帶范圍之中時，具體占據(jù)的頻帶寬度，能夠?qū)挝活l帶中的碼率作為一項(xiàng)衡量標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)當(dāng)下的實(shí)際情況來看，二進(jìn)制數(shù)字調(diào)制技術(shù)包含有諸多調(diào)制方式，比如ASK 與PSK 等，為實(shí)現(xiàn)該方式，往往以載波為對象，對其三項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)改變，一是幅度，二是相位，三是頻率，各種調(diào)制方式均具有較強(qiáng)抗干擾能力，不過它們的頻帶利用率不高。針對EBPSK 調(diào)制來講，它屬于非對稱調(diào)制技術(shù)，相較于傳統(tǒng)BPSK 調(diào)制，其差異出自表示碼元的正弦波以及表示“1”碼元的反相正弦波，它們所持續(xù)的周期與調(diào)制角度可能有一個不同，也可能都不同，正因如此，對頻譜能量產(chǎn)生一定影響，使其集中于載頻譜線上。

2.1 常用調(diào)制方式下的信號頻譜特征

2.1.1 信號的功率譜分析

由于功率譜產(chǎn)生的作用，當(dāng)處于傳輸狀態(tài)時，數(shù)字通信信號能夠展示出具體的頻率分布，在功率譜中，它所處頻段會形成峰值。調(diào)制主要有兩種，一種是載波分量調(diào)制，另一種是無載波分量調(diào)制，舉例而言，當(dāng)ASK 等進(jìn)行調(diào)制的時候，會促使信號發(fā)生變化，成為載波，但是當(dāng)DSB 等進(jìn)行調(diào)制的時候，并不會讓信號發(fā)生變化，在探究這一信號功率譜之后可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字通信信號功率譜載頻出現(xiàn)的差異，當(dāng)進(jìn)行調(diào)制時，能夠確保判斷準(zhǔn)確。

2.1.2 信號的平方譜分析

首先，以數(shù)字通信信號為對象，開展調(diào)制工作，同時做好平方處理，利用視頻轉(zhuǎn)換的方式，可以成為信號平方譜。在平方處理過程中，信號發(fā)生較大變化，產(chǎn)生大量直流分量，正因如此，許多情況下可以處理零頻值問題。如果載波出現(xiàn)變化，將影響數(shù)字通信信號，作用于平方譜，使其出現(xiàn)大量單頻分量，同時包含BPSK 等調(diào)制方式。就FSK 調(diào)制而言，其指數(shù)較小，通過功率譜識別特征，難以它的準(zhǔn)確性，但是利用平方處理，適當(dāng)提升調(diào)制指數(shù)，可以在平方譜中完成識別。當(dāng)MSK 信號經(jīng)由平方倍頻時，能夠分離2FSK 調(diào)制信號。

2.2 數(shù)字通信信號自動調(diào)制識別技術(shù)分析

2.2.1 非高斯噪聲下的識別方法

根據(jù)無線通信系統(tǒng)具體情況來看，通常其中具有部分非高斯分布噪聲，該噪聲特征鮮明，不僅存在顯著的尖峰脈沖狀波形，而且具有概率密度函數(shù)厚度較大的拖尾。一些學(xué)者在探究之后得出，對于該類型的隨機(jī)信號，Alpha 穩(wěn)定分布模型作為一種噪聲模型，其有效性更強(qiáng)。此種模型通常有兩種調(diào)制識別方法：其一，以色噪聲為對象，使其白化，對它進(jìn)行轉(zhuǎn)變，成為高斯白噪聲，在此基礎(chǔ)上再處理；其二，以Alpha 穩(wěn)定分布噪聲為主體，通過應(yīng)用其特性，探尋并獲取全新特征，進(jìn)而完成模式識別。通過研究相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，在Alpha 穩(wěn)定分布噪聲中，傳統(tǒng)二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量發(fā)生較大變化，其明顯退化，就這一問題，深入二階循環(huán)譜中，獲取特點(diǎn)頻率以及循環(huán)頻率部位的幅值，將其當(dāng)作特征參量，準(zhǔn)確應(yīng)用最小誤差準(zhǔn)則，以此為分類器算法，進(jìn)而識別信號調(diào)制方式。

2.2.2 多徑衰落信道下的識別方法

通過探索非合作通信發(fā)現(xiàn)，其通信環(huán)境具有較強(qiáng)復(fù)雜性，其中多徑效應(yīng)產(chǎn)生較大干擾，由此影響高斯信道，導(dǎo)致其數(shù)字調(diào)制識別方式喪失效力。所以，在多徑信號之下，亟需處理數(shù)字調(diào)制識別問題?；诖?，能夠?qū)⒄{(diào)制識別劃分成三種類型。首先，以觀測數(shù)據(jù)為對象，進(jìn)行直接提取，在衰落信道下，部分特征參數(shù)具有相對較強(qiáng)的魯棒性，現(xiàn)階段廣泛應(yīng)用循環(huán)高階累積量。在相關(guān)文獻(xiàn)中，所應(yīng)用的識別特征主要包含兩部分，一是信號的六階累積量，二是信號的四階累積量，由此探索出調(diào)制識別算法，該算法以高階累積量為基礎(chǔ)。然后，針對信道衰落，充分應(yīng)用盲均衡，以此實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償目的，以恢復(fù)數(shù)據(jù)為對象，對其特征進(jìn)行提取。相關(guān)文獻(xiàn)中，基于多徑衰落環(huán)境，以各種信號識別問題為對象，比如MASK 等，探索出一種算法，它以兩項(xiàng)內(nèi)容為基礎(chǔ)，一是信道盲辨識，二是信道盲均衡。此外，針對多徑干擾，有效圍繞多天線，有效應(yīng)用其空間分集能力。通過探究相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，以多徑效應(yīng)和系統(tǒng)同步誤差為對象，有效應(yīng)用盲均衡技術(shù)，以此進(jìn)行解決，同時針對信號，實(shí)現(xiàn)減法聚類，從而識別MPSK 等調(diào)制方式。在高效調(diào)制技術(shù)的應(yīng)用過程，利于不斷提高工作效率，能夠確保相關(guān)通信質(zhì)量不斷提高，基于此，要科學(xué)的對其相關(guān)技術(shù)進(jìn)行實(shí)踐與創(chuàng)新研究，從而才能進(jìn)一步保證通信識別水平不斷提高。

2.2.3 大動態(tài)信噪比下的識別方法

當(dāng)應(yīng)用兩種無線電時，高斯白噪聲十分重要，一種是軟件無線電，另一種是認(rèn)知無線電，它會對調(diào)制識別算法產(chǎn)生影響?；诖髣討B(tài)環(huán)境，信號接收機(jī)工作，導(dǎo)致信噪比失穩(wěn)，大范圍快速變化，所以識別算法必須適應(yīng)該環(huán)境。在大動態(tài)信噪比下，通常獲取噪聲分類特征，其具有較強(qiáng)魯棒性，然后進(jìn)行識別。部分識別算法能夠提取特征，并且進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以其特征為基礎(chǔ)，往往通過特征提取發(fā)現(xiàn)分類器抗噪聲能力，在大動態(tài)信噪比環(huán)境中，如果選擇與應(yīng)用的特征具有較強(qiáng)穩(wěn)定性，那么十分有利于由此訓(xùn)練處的識別器，可確保其噪聲的有效調(diào)節(jié)。

總之，本文從以上幾方面對高效調(diào)制技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了分析，在有效的闡述過程，為了不斷提高通信水平，應(yīng)該重視結(jié)合工作實(shí)際，科學(xué)的分析有效的高效調(diào)制通信手段，以此才能進(jìn)一步為通信質(zhì)量提高奠定良好基礎(chǔ)。