摘要：数字调制信号通过运用循环谱与参数统计的方法进行识别可以在信噪比较低的情况下得到较好的效果，同时也是数字调制信号识别长久以来研究的主要方向。因此本文对数字调制信号通过循环谱与参数统计进行识别的研究进行浅析。
　　关键词：数字调制信号 循环谱 参数统计
　　中图分类号：TN911.72 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2012)01-0063-03
　　
　　1、数字调制信号的定义
　　研究数字调制信号的识别方法需要对其定义进行细致分析，就目前而言应用最为广泛的数字调制信号分别是幅度调制的MASK信号、相位调制的MPSK信号以及频率调制的MFSK信号等。通过对数字调制信号的特征参数进行估计、测量、分析并进一步确定信号的调制类型是进行识别研究的主要目的。常规的识别方法是采用接收信号或者调整时域的统计特性对信号的调制方式进行识别，具体是通过调整载波的频率、非线性相位或者瞬时幅度，并且根据数字调制信号的参数特征分析、计算出能够表现出信号特性的调制特性。
　　通过调整载波频率、非线性相位或者瞬时幅度的识别方法虽然在信号特征参数的测量、分析以及计算方面都十分简单，但是使用的范围十分有限，对于一些信噪比较低的数字调制信号无法得到更为准确的识别效果。况且大多数的数字调制信号在传播的过程中都不是非常理想的平稳状态，通常会表现出与载频或者符号率相关的循环平稳特性，但是信道干扰一般不具有这些循环频率，因此可以利用信号的循环统计量以及循环谱相关函数对平稳噪声和干扰的不敏感性，并且结合参数统计的方法以及Mat lab仿真分析的方法，在信噪比较低的情况下更为精确的对数字调制信号的样式进行识别。本文就以Mat lab计算机仿真分析的方法对数字调制信号2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK以及8PSK进行研究。
　　2、循环谱与参数统计研究的主要方法
　　数字调制信号通过循环谱与参数统计进行识别的过程中，对于所截获的数字调制信号进行分析处理的主要流程如下图1所示：
　　根据图中的处理流程可知，数字调制信号通过宽带射频接收机进行接收和预处理，通过中频处理阶段进行采样分析，然后进入模数转换器对信号进行模拟分析，这种通过计算机进模拟分析的方法不仅计算简便而且参数灵活变化多样，所以应用较为广泛，以下就对这种方法进行细致研究。通过计算机模拟形成的数字调制信号是对调制信号进行带宽以及功率上的约束在最大程度上更加接近实际产生的信号。本文的仿真分析中使用的参数主要有：载波频率fc=150kHz、采样频率fn=1200kHz、码元速率Rn=12.5kHz、采样数N=8192，SNR=0，1，2，…20dB，在每个信噪比下都进行100次试验。
　　运用Mat lab仿真分析的方法，由Mat lab的ran dint函数得出随机序列，再通过M进制随机序列映射得到数字模拟调制信号。其中ran dint函数产生等概率的M进制随机整数序列，此时输出整数的取值范围是[0，M－1]，随机序列映射得到数值模拟调制信号的具体方法如下所示：
　　2.1 M-ASK信号
　　MASK信号的复包络可以表示为：
　　在式中Ts=I/Rs表示的是码元周期，Rs是码元速率，p（t）是脉冲波形。此时矩形脉冲可以转化为：
　　其中{In}是数字序列，本文研究的M-ASK信号分别为2ASK和4ASK，对于前者而言In的取值范围是{0，1}，对于后者而言In的取值范围是{±1，±3}，由M进制数字序列dn}到{In}的映射可以由下式实现：，
　　2.2 M-FSK信号
　　MFSK信号的复包络可以表示为：
　　,其中fd表示调制频偏，对于非相干解调，2fd应该是码元速率Rs的整数倍，调制指数表示为：
　　其中{In}是数字序列，本文研究的M-FSK信号分别为2FSK和4FSK，数字序列{In}的取值范围是{±1，±M-1}，由M进制数字序列dn}到{In}的映射可以由下式实现：，其中dn=0，…，M-1
　　2.3 M-PSK信号
　　MPSK信号的复包络可以表示为：
　　其中{In}是数字序列，本文研究的M-PSK信号分别为4PSK以及8PSK，{In}的取值范围是{－M/2+1，…，M/2}，由M进制数字序列dn}到{In}的映射可以由下式实现：
　　，其中dn=0，…，M-1
　　在运用Mat lab仿真分析的过程中为了提高计算结果的精确性，还需要限制已调信号通过滤波器时的带宽，此时滤波器的带宽应该根据已调信号的理论带宽进行选择。例如M-ASK和M-PSK两者的最小传输带宽均为2Rs，因此滤波器的带宽应该调整为4Rs，而M-FSK的理论带宽为2Mfd，其中fd为频移键控信号的调制频偏，在本文的研究过程中fd的取值为Rs。
　　设数字调制识别的仿真信号为：
　　在此式中ku表示调节信噪比的系数，u0（n）是带限零均值高斯噪声，由零均值高斯白噪声通过一带通滤波器得到，滤波器的宽带与产生的已调信号s（n）的带宽相同。
　　设信噪比为γ，单位为分贝（dB），根据公式得出：
　　其中Sp和Np分别为s（n）和u0（n）的功率，此时s（n）和u0（n）可以转化为：
　　其中Ns是样本容量，本文将所有仿真信号的功率归化为1。通过带入数值分别计算出2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK以及8PSK的特征参数，得到的信号图谱如下图2～7所示：
　　然后在根据信噪比对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK以及8PSK进行实验，得出统计参数的变化区间具体如下图所示：
　　图中实线表示变化区间的上限，而虚线为变化区间的下限，从图中可已看出随着采样数的变化，区间的上限和下限保持较为平稳的变化。对于变化区间不向交的调制信号类型可以利用相应的参数进行区分，即可以通过码元速率对数字调制信号2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK以及8PSK进行进行区分。
　　3、结语
　　综上所述，由于数字调制信号广泛的应用在干扰识别、信号确认、电子对抗以及无线电监测当中，因此对于信号识别的精确度有很高的要求，但是传统通过调整载波频率、非线性相位或者瞬时幅度的识别方法虽然在计算结果上有一定的优势，但是应用范围有限，因此需要利用新的方法更加精确的对数字调制信号进行识别研究。本文主要针对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK以及8PSK这几类数字调制信号通过循环谱与参数统计进行识别的研究，在确保识别准确性的前提条件下降低了识别复杂度，提高了识别效率，并且在一定程度上克服了循环谱算法计算量大的缺点以便获取更为精确的信号特征参数，从而更加准确的判断出信号类型。
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