一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法
【專利摘要】一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，所述方法包括以下步驟：對接收到的信號x(t)做預處理得到基帶信號y(t)；求y(t)的廣義二階累積量GC20、廣義四階累積量GC40和GC42；求基于分數(shù)階傅里葉變換的廣義瞬時相位的譜密度的最大值γmax，并設定信號集的判定門限δ；利用特征F1＝GC20和最小均方誤差分類器將信號分為{2PSK}和{MSK,QPSK,8PSK}兩類；利用γmax和設定的門限δ將{MSK,QPSK,8PSK}信號集分為{MSK}{QPSK,8PSK}兩類；利用特征F2＝GC40/GC42和最小均方誤差分類器對信號QPSK和8PSK進行識別。本發(fā)明可對低混合信噪比下含有Alpha穩(wěn)定分布噪聲的信號具有良好的識別性能。
【專利說明】一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于通信【技術領域】，具體涉及一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法?？捎糜贏lpha穩(wěn)定分布噪聲下BPSK信號,QPSK信號,8PSK信號和MSK信號的識別。
【背景技術】
[0002]通信信號的調(diào)制識別就是在給定的信號備擇集中確定含有噪聲的信號的調(diào)制方式的過程。該過程在軍事通信中的電子對抗、民用通信中的頻譜監(jiān)測等方面都具有重要的應用?，F(xiàn)有的大部分文獻中的調(diào)制識別算法都假設加性噪聲服從高斯分布。然而，實驗研究表明，大部分無線電波信道中的人為電磁噪聲、自然噪聲以及兩者的聯(lián)合噪聲常常表現(xiàn)出非高斯性，這些噪聲具有顯著的尖峰脈沖特性和比較厚的概率密度函數(shù)拖尾。以美國南加州大學Nikia教授為代表的研究者在充分研究各種隨機過程模型后，發(fā)現(xiàn)Alpha穩(wěn)定分布模型可以更有效的來描述這類非高斯噪聲。因此，研究Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的數(shù)字信號的調(diào)制識別技術具有實際的工程意義和很好的應用價值。
[0003]目前，一些學者已對Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的數(shù)字調(diào)制信號的識別進行了研究，但研究還是較少。Fanggang Wang等人利用K-S檢測算法對4QAM, 16QAM和64QAM信號在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下進行識別。但該方法在低信噪比條件下，識別性能不理想(Fanggang Wang, Xiaodong Wang.Fast and Robust Modulation Classifi cation viaKolmogorov-Smirnov Test[J].IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,2010,58 (8):2324-2332.)。楊偉超等人以信號相位的分形盒維數(shù)作為識別特征，對Alpha噪聲下信號進行識別。但該方法僅能在一定混合信噪比范圍內(nèi)適用且識別性能較差(楊偉超，趙春暉，成寶芝.Alpha穩(wěn)定分布噪聲下的通信信號識別[J].應用科學學報，2010，28⑵:111-114.)。趙春暉和劉明騫等人利用含有Alpha噪聲的信號的分數(shù)低階循環(huán)譜的相干系數(shù)構造特征實現(xiàn)信號的系別。但該方法中循環(huán)譜指數(shù)b的設定因缺少智能方法而導致普適性較差(趙春暉，楊偉超，杜宇.采用分數(shù)低階循環(huán)譜相干系數(shù)的調(diào)制識別[J].應用科學學報，2011，29 (6):565-570.劉明騫，李兵兵，曹超鳳，李釗.認知無線電中非高斯噪聲下數(shù)字調(diào)制信號識別方法[J].通信學報，2014，35 (I):82-88.)。趙春暉等人利用廣義二階循環(huán)譜中構造特征進行識別。但該方法計算復雜度高(趙春暉，楊偉超，馬爽.基于廣義二階循環(huán)統(tǒng)計量的通信信號調(diào)制識別算法研究[J].通信學報，2011，32 (I):144-150.)。劉明騫等人提取廣義分數(shù)階傅里葉變換的零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值和分數(shù)低階Wigner-Ville分布幅度的最大值作為特征進行識別。但該方法在低信噪比條件下，識別性能不理想(劉明騫，李兵兵，曹超鳳.非高斯噪聲下數(shù)字調(diào)制信號識別方法[J].電子與信息學報，2013，35 (I):85-91.)。趙春暉等人利用廣義四次方譜進行了調(diào)制識別的研究，但該方法在低信噪比條件下QPSK的識別性能很差(趙春暉，楊偉超.Alpha穩(wěn)定分布噪聲下MPSK信號調(diào)制識別算法研究[J].沈陽大學學報，2013，25 (I):10-14.)。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是克服上述已有技術的不足，提出了一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，以提高在Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下數(shù)字調(diào)制信號的識別率。本發(fā)明選取MSK、BPSK、QPSK和8PSK這4種數(shù)字調(diào)制信號作為待識別信號集。
[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案如下:
[0006]一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，所述方法包括以下步驟:
[0007]SI對接收到的信號X (t)做預處理得到基帶信號y (t)；
[0008]S2求基帶信號y⑴的廣義二階累積量GC2tl、廣義四階累積量GC4tl和GC42 ；
[0009]S3求接收信號x(t)的基于分數(shù)階傅里葉變換的廣義瞬時相位的譜密度的最大值Ymax，并設定信號集的判定門限δ ；
[0010]S4利用特征F1 = GC20和最小均方誤差分類器將信號分為{2PSK}和{MSK, QPSK, 8PSK}兩類；
[0011 ] S5 利用 y max 和設定的門限 δ 將{MSK, QPSK, 8PSK}信號集分為{MSK} {QPSK, 8PSK}兩類；
[0012]S6利用特征F2 = GC40/GC42和最小均方誤差分類器識別信號QPSK和8PSK。
[0013]在上述技術方案的基礎上，所述基帶信號的廣義二階累積量GC2tl的值按以下進行:
[0014]所述信號包括BPSK信號、QPSK信號、8PSK信號與MSK信號，其中，
[0015](I)BPSK信號、QPSK信號、8PSK信號與MSK信號的廣義二階累積量值的表達式為:
[0016]GC20 = E [f (y (t))2]
[0017]GC21 = E [ I f (y (t)) I2]
[0018]其中，E為求期望，對于 MSK 信號，
【權利要求】
1.一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: SI對接收到的信號x(t)做預處理得到基帶信號y(t)； S2求基帶信號y⑴的廣義二階累積量GC2tl、廣義四階累積量GC4tl和GC42 ； S3求接收信號x(t)的基于分數(shù)階傅里葉變換的廣義瞬時相位的譜密度的最大值Ymax，并設定信號集的判定門限S ; S4利用特EF1 =GC2tl和最小均方誤差分類器將信號分為{2PSK}和{MSK，QPSK，8PSK}兩類； S5利用Ymax和設定的門限δ將{MSK, QPSK, 8PSK}信號集分為{MSK} {QPSK, 8PSK}兩類； S6利用特征F2 = GC40/GC42和最小均方誤差分類器識別信號QPSK和8PSK。
2.根據(jù)權利要求1中所述的一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，其特征在于，所述基帶信號的廣義二階累積量GC2tl的值按以下進行: 所述信號包括BPSK信號、QPSK信號、8PSK信號與MSK信號，其中， (1)BPSK信號、QPSK信號、8PSK信號與MSK信號的廣義二階累積量值的表達式為:
GC20 = E [f(y(t))2]
GC21 = E [|f(y(t)) I2]其中，E 為求期望，對于 MSK 信號，
3.根據(jù)權利要求1中所述的一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，其特征在于，所述基帶信號的廣義四階累積量的值按以下進行: 所述信號包括QPSK信號和8PSK信號，其中， (I)QPSK信號和8PSK信號的廣義四階累積量值的表達式為:
GC40 = cum(f (y(t)), f (y(t)), f (y(t)), f (y(t)))
GC42 = cum(f (y(t)), f (y(t)), f (y(t))*, f (y(t))*) 對于零均值的隨機變量如W，X，y, z,它們的四階矩為cum (w，x, y, z)=E (wxyz) -E (wx) E (yz) -E (wy) E (xz)-E (wz) E (xy)； 對于 QPSK 信號，由于 ak = ej(m_1)W4，m= 1，2，...，4，且 ak= 土 j，±1，其廣義二階累積量為:

4.根據(jù)權利要求1中所述的一種識別Alpha穩(wěn)定分布噪聲下數(shù)字調(diào)制信號的方法，其特征在:所述接收信號的基于分數(shù)階傅里葉變換的零中心歸一化廣義瞬時相位譜密度的最大值按以下進行: 將QPSK信號、8PSK信號與MSK信號做非線性變換后的第η個時刻的瞬時相位定義為廣義瞬時相位，令歸一化廣義瞬時相位為
【文檔編號】H04L27/00GK103997475SQ201410234388
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月29日 優(yōu)先權日:2014年5月29日
【發(fā)明者】李兵兵, 劉明騫, 石亞云 申請人:西安電子科技大學