BPSK/QPSK调制自动识别的FPGA实现

刘艳萍，赵洋,2，李鼎

（1.河北工业大学电子信息工程学院，天津 300401；2.中国人民解放军63726部队，宁夏银川 750000）

BPSK/QPSK调制自动识别的FPGA实现

刘艳萍1，赵洋1,2，李鼎1

（1.河北工业大学电子信息工程学院，天津 300401；2.中国人民解放军63726部队，宁夏银川 750000）

提出了一种在数字通信中对接收到未知BPSK或QPSK制式信号进行自动识别的新方法．该方法通过使未知制式信号进入差分处理系统后所得数据进行统计与分析，进而完成对调制信号制式的识别．本文针对加性白噪声信道情况，对这种方法的识别率进行了仿真与分析，仿真结果表明：该新方法在信噪比不低于11 dB时正确识别率不低于95%．最后对该识别方法的FPGA设计与实现进行了研究，结果表明这种方法在工程实践中具有很好的实用价值．

调制识别；差分解调；FPGA；数字信号处理

0 引言

在数字通信领域研究中信号调制识别一直是一个重要的研究课题．在军事领域，需要对更多通信信号进行监视．现代数字通信信号的制式有多种形式，通信信号调制方式的识别就成为了首要问题[1]．只有正确识别接收信号的调制方式才能够对其进行合理的解调，从而获得正确的信息．多进制数字相位调制（Multiple PhaseShiftKeying,MPSK）是一种非常重要的数字调制技术，广泛应用于卫星和民用通信设备上，所以对二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying，BPSK）和正交相移键控（Quadrature Phase Shift Keying，QPSK）制式的识别显得就更加重要．

目前信号识别领域研究中，识别的方法大致可以分为2类：1）利用信号是否符合假设检验进行识别的决策论法；2）从信号中提取特征参数进行识别的统计模式识别法[2]．在对MPSK的识别上Liang Hong和Ho K C在对BPSK和QPSK信号使用决策理论利用2种信号贝叶斯似然函数的比值设置阈值进行识别[3]；Ho KC、ProkopiwW和ChanYT利用小波变换可以对数字通信信号有效地提取瞬时特征参数，进而利用不同的识别器对信号分类识别[4]．Durga Digdarsini和Mahesh Kumar等[5]实现了BPSK和QPSK基于离散小波变换识别多速率解调系统的FPGA实现，文献中利用离散小波变换后通过中值滤波产生方差统计平均值进而识别信号．本文通过提取BPSK/QPSK信号前后两个时刻的相位变化，对相位变化值进行编码和统计完成信号识别．

1 BPSK/QPSK识别方法

识别这两种信号调制方式，通过信号的差分处理和统计识别2个部分，如图1所示．

图1 BPSK/QPSK识别结构框图Fig.1BPSK/QPSK recognition structure diagram

1.1 信号的差分处理

信号差分处理方法是借鉴非相干解调方法中的差分解调方法，差分处理就是对前一时刻信号延迟后，与现时刻通过的同向信号和正交信号相乘，再经过滤波和采样，对得到的结果进行判决后完成处理过程[6]．

MPSK信号可用式(1)表示

式中：g t代表持续时间为Ts的脉冲信号；fc表示信号载波频率；k表示信号的调制相位；0表示调制的初始相位[7]．

若在某个间隔内观察的信号为BPSK信号时，设A为1，g t是幅度为1，则BPSK信号可表示为

式中k取值为0或．

若在某个间隔内观察的信号为QPSK信号时，设A为1，g t是幅度为1，则QPSK信号可表示为：

式中k取值为±1/4或±3/4．

图2是信号差分处理的原理框图．图中没有使用恢复载波的电路结构，前一时刻的采样信号通过延迟器分别同当前时刻经过的同向信号和正交信号相乘，正交信号的获取是采样信号经过下支路部分时通过希尔伯特滤波器对信号进行希尔伯特变化使得信号产生相移而得到的[8]．

图2 差分处理原理框图Fig.2Differential treatment principle block diagram

相乘之后的两路采样信号分别经过低通滤波器后，得到前后两个时刻的相位差信息

式中kk1表示前后两时刻相位差．

1.2 统计识别

由图2可知，通过滤波和采样后的信号只包含前后时刻的相位差信息．通过分析I k和Q k这2个值的关系就可以识别信号的调制方式，如图3所示．

图3 统计识别框图Fig.3Statistical recognition diagram

完成编码后，将编码数据进行并串转换，形成一串连续的二进制数字．观察表1和表2可知，若当前接收信号是BPSK调制时，AB编码的可能值只有01和 11；若接收信号是QPSK调制时，AB编码可以出现从00到11四种情况．进而可以做出判断，若信号是BPSK调制时，在没有噪声干扰的情况下输出的二进制数据中不可能出现连续两位数字为零的情况．

继续对QPSK调制信号产生连续2个零的个数期望进行讨论．算法中每个相位差信息是由双比特码元表示的．假设检测信号为QPSK调制且各个相位差出现的概率相同．则信号通过差分系统编码出现“00”、“01”、“10”和“11”的概率相同均为1/4．由上述可知差分相位编码并串转换后形成的一串二进制数列中出现‘0’和‘1’的概率相同均为1/2．

表1 BPSKk对应编码Tab.1BPSKkCorresponding code

表1 BPSKk对应编码Tab.1BPSKkCorresponding code

k/radI kQ kA 01/2 1/2 0 0 0 1 B 1 1

表2 QPSKk对应编码Tab.2QPSKkCorresponding code

表2 QPSKk对应编码Tab.2QPSKkCorresponding code

k/rad 01/2001 1 I k Q k A B 1 0 -/2 1/2 /201/210 0 01/20

进一步研究在2000个随机二进制数中连续出现2个‘0’个数的期望．设n个二进制数字中，连续2个‘0’的次数的期望为E n．则当第k个数字为‘0’，那么第k+1次也是‘0’，对总数的期望加1/2×1/2=1/4，所以得出E k=E k1+1/4，通过递推关系可以得出式(8)

容易算得E 2=1/4，通过上式，可以得出2 000个数据中连续2个‘0’次数的期望E 2000=E 2+ 2000 2/4=499.75次．

通过上述分析可知，对接收的采样信号差分解调后数据中连续两个零出现个数的统计，根据数据统计的样本数设置适当的门限值，若统计数在设定值以上判定输入信号为QPSK调制；反之，判定为输入信号为BPSK调制．

2 仿真与实现

2.1 软件仿真分析

利用Matlab软件对模型进行建模仿真，对上述方法进行验证．仿真过程中使用的参数设置为：采样频率为8 MHz，载波频率为2 MHz，符号速率为1 Mb/s，延迟单元延迟8个采样点，噪声采用加性高斯白噪声．

每隔1dB信噪比做仿真实验，对两种调制信号经过差分解调后产生的2000个数据中连续两个零出现的个数进行统计，统计结果如图4所示．

由图4可知，BPSK调制信号随着信噪比的增加连续零的个数逐步减少；而QPSK调制信号连续零的个数在一定的区间内波动．从图4的结果中还可以观察到，在信噪比大于10dB之后，BPSK调制信号和QPSK调制信号两条曲线明显分离，所以只要设置合适的门限值就可以准确的区别两种调制信号．

图4 BPSK/QPSK连续两个零个数统计Fig.4BPSK/QPSK two consecutive zero number statistics

通过设置门限值分别为330、340、350和360，验证系统识别两种调制信号识别率，结果如图5所示．

图5 4种门限识别率统计图Fig.5Four kinds of threshold statistical figure recognition rate

观察图5可知，当门限值设为350时，对QPSK调制信号的识别率几乎为100%；当通过的采样信号为BPSK调制且信噪比小于9 dB时，系统的识别率较低，当信号的信噪比大于11 dB时，识别率可以达到95%以上，此时系统可以准确的识别输入信号的调制方式．

2.2 FPGA实现与仿真

识别系统的寄存器转换级电路（Register Transfer Level，RTL）图如图6所示．观察电路图可知识别系统所需模块包括：由一个延迟器（Delay8）、一个带通滤波器（bpf）、一个希尔伯特滤波器（h_bpf）、两个18位乘法器（mult18_18）、一个位定时（BitSync）和两个低通滤波器（lpf）组成的差分信号处理系统，和由一个编码模块（coding）、一个并串转换模块（conversion）和一个统计识别模块（recognition）组成的统计识别系统；din[7:0]为信号输入端口，data_AB[1:0]为编码结果输出端口，mod为识别结果输出端口．

图6 FPGA实现识别系统的RTL级电路图Fig.6FPGA to realize the recognition of the RTL circuit diagram

设计使用FPGA实现的滤波器时，可以将Matlab产生的普通带通滤波器和希尔伯特滤波器的系数直接写入IP核所需的COE文件中，在设计IP核时直接调用．延迟器部分可以通过移位寄存器来完成．位定时模块依靠时钟通过选取每8位数据的中点完成．仿真时使用Xilinx ISE-14.2集成软件环境，目标器件为XC6SLX16-2CSG225，使用Modelsim SE 10.1a进行功能仿真．

当使用QPSK调制信号作为输入信号时，仿真结果如图7所示．

图7 QPSK信号识别仿真波形Fig.7QPSK signal recognition simulation waveform

当使用BPSK调制信号作为输入信号时，仿真结果如图8所示．

图8 BPSK信号识别仿真波形Fig.8BPSK signal recognition simulation waveform

以上两图中num代表统计个数，cnt代表连续零统计个数．观察图7和图8，当统计个数num每次到达2000时，系统将对连续零个数cnt进行判断，若统计值大于350时，使method信号端置‘0’，识别出输入信号为QPSK调制；若判断值小于等于350时，使method信号端置‘1’，识别输入信号为BPSK调制．

3 结束语

文中提出一种便于在FPGA硬件中实现的BPSK/QPSK信号识别新方法，该方法对采样信号进行差分处理，通过对处理结果中出现的连续2个零的个数统计，实现信号调制方式的识别．研究发现信噪比不低于11 dB时可获得95%以上的识别概率．在FPGA的实现中使用了Xilinx公司提供的IP核，具有灵活性高、可移植性强，允许用户自配置，提高了设计效率．以此为基础可以更好的进行功能扩展．

[1]吕铁军，郭双冰，肖先赐．基于复杂度特征的调制信号识别[J]．通信学报，2002，23（1）：111-115．

[2]程磊，葛临东，彭华，等．通信信号调制识别现状与发展动态[J]．微计算机信息，2005，21（10）：154-156．

[3]Liang Hong，Ho K C．Identification of digital modulation types using the wavelet transform[C]//Proceeding of IEEE Military Communication-Conference．Piscataway：IEEE，1999：427-431．

[4]Ho K C，Prokopiw，Chan Y T．Modulation identification of digital signals by the wavelet transform[J]．IEEE Proc Radar，Sonar Navig，2000，147（4）：169-176．

[5]Durga Digdarsini，Mahesh Kumar．FPGA implementation of automatic modulation recognition system for advanced SATCOM system[C]//SPIN 2014：Proceedings of the 2014 International Conference on Signal Processing and Integrated Networks．Piscataway：IEEE，2014：464-469．

[6]温志津，王甲峰．PSK非相干差分解调[J]．通信技术，2009，42（9）：12-15．

[7]曹志刚，钱亚生．现代通信原理[M]．北京：清华大学出版社，1992：283-292．

[8]杜勇．数字调制解调技术的MATLAB与FPGA实现[M]．北京：电子工业出版社，2014：313-321．

[责任编辑 代俊秋]

The FPGA implementation of BPSK/QPSK modulation automatic identification

LIU Yanping1，ZHAO Yang1,2，LI Ding1

(1.School of Electronics Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China;2.PLA of Uint 63726, Ningxia Yinchuan 750000,China)

Anew method aims at automatic identification ofthe unknown

signaldigital communication of Binary Phase Shift Keying(BPSK)and Quadrature Phase Shift Keying(QPSK).The method put the unknown signal into the differential signal demodulation system,and then do its related statistics and analysis the data.AT last complete the recognition the signal modulation.Make the signal through white noise channel,and analyze the recognition rate of this method for the simulation.The simulation results show that when the signal-to-noise ratio is or is more than 11db,the recognition correctrateis,oris over95%by usingthe newmethod.Finally the identification method of theFPGAdesign and implementation are studied.Results show that this method is good in engineering practice.

modulation recognition;differential demodulation;FPGA;digital signal processing(DSP)

TN911.3

A

1007-2373(2015)05-0007-06

10.14081/j.cnki.hgdxb.2015.05.002

2015-04-20

国家863计划项目（2007aa05z23）

刘艳萍（1966-），女（汉族），教授，博士．

数字出版日期：2015-10-16数字出版网址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1208.T.20151016.0954.006.html