通信信号调制识别算法研究与实现

论文摘要

无线通信技术的飞速发展和广泛使用,使得电磁环境日益复杂,频谱资源日益匮乏,电磁频谱供需矛盾愈发尖锐。为应对该状况,实现对频谱资源的优化管理,电磁频谱监测的重要性变得愈加突出。调制识别作为电磁频谱监测的关键技术之一,在此形势下也面临着更大的困难和挑战。本文围绕网络化电磁频谱监测的实际需求,对典型数字通信信号调制识别技术进行了研究与工程实现。主要工作有以下三个方面:1、研究了基于谱相关特征的调制识别算法。首先通过对ASK、FSK、PSK和QAM信号的谱相关特性进行分析,选择了一组谱相关特征作为类间识别和类内识别特征。在MPSK信号的类内识别中针对高阶PSK( M≥4)信号间的谱相关特性区分不明显的问题,给出了二次方谱相关识别特征。最后设计了二叉树分类器,完成了信号的调制识别。仿真结果表明,在信噪比不低于5dB的情况下,平均的信号识别正确率可达95%。2、设计实现了电磁频谱监测节点的信号处理单元。根据电磁频谱监测节点中信号处理单元的功能需求,首先对信号处理单元进行了总体设计,包括方案规划、硬件结构设计和核心器件选型。接着设计了系统主要模块,然后对信号处理单元FPGA部分和DSP部分进行了硬件编程,最后完成了信号处理单元的PCB设计。调试结果验证了信号处理单元平台的有效性。3、在信号处理单元的DSP平台上实现了调制识别算法。首先在上述的信号处理单元硬件平台上对信号集合中各个信号识别子模块进行了DSP程序设计,然后进行了算法功能测试,最后完成了电磁频谱监测节点的系统联调。测试结果表明本文设计的算法能够在实际的电磁频谱监测节点平台上有效地完成ASK、FSK、MSK、PSK和QAM调制类型信号的分类。

论文目录

• 表目录
• 图目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 电磁频谱监测研究现状
• 1.2.2 调制识别研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 本文的章节安排
• 第二章 调制识别算法研究
• 2.1 引言
• 2.2 谱相关定义及特征提取原则
• 2.2.1 谱相关的定义
• 2.2.2 特征提取原则
• 2.3 类间识别
• 2.3.1 ASK 与其它信号的识别
• 2.3.2 FSK 与PSK、QAM 信号的识别
• 2.3.3 PSK 与QAM 信号的识别
• 2.4 类内识别
• 2.4.1 FSK 的类内识别
• 2.4.2 PSK 的类内识别
• 2.5 分类器设计
• 2.6 载波频率估计偏差对识别性能的影响
• 2.7 仿真及分析
• 2.8 本章小结
• 第三章 信号处理单元的设计与实现
• 3.1 引言
• 3.2 总体设计
• 3.2.1 实现方案
• 3.2.2 硬件结构
• 3.2.3 核心器件选型
• 3.3 系统模块设计
• 3.3.1 信号采集模块
• 3.3.2 时钟网络模块
• 3.3.3 电源模块
• 3.3.4 接口模块
• 3.3.5 自动增益模块
• 3.4 系统硬件编程
• 3.4.1 FPGA 编程
• 3.4.2 DSP 编程
• 3.5 PCB 设计与实现
• 3.5.1 PCB 的设计
• 3.5.2 PCB 的实现
• 3.6 系统调试
• 3.6.1 信号采集调试
• 3.6.2 自动增益控制调试
• 3.6.3 FPGA 与DSP 交互调试
• 3.7 本章小结
• 第四章 调制识别算法的DSP 实现
• 4.1 引言
• 4.2 算法的DSP 程序设计
• 4.2.1 ASK 与其它信号识别模块
• 4.2.2 FSK 与PSK、QAM 信号识别模块
• 4.2.3 PSK 与QAM 信号识别模块
• 4.2.4 FSK 信号识别模块
• 4.2.5 PSK 信号识别模块
• 4.3 算法功能测试
• 4.4 系统联调
• 4.5 本章小结
• 结束语
• 一、论文工作总结
• 二、工作展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢