通信信号调制方式识别方法探析

黄春凤

摘 要： 通信信号调制技术的应用，使通信信号在无线信道中传输成为了可能，极大地推动了通信领域技术的发展。而通信信号调制方式识别方法较为复杂，涉及多方面因素，随着信息通讯技术的创新与发展，对信息调制方式的识别方法提出了更加多样化的要求。本文简要概述相关识别方法并对其优势及存在问题进行分析，在此基础上研究通信信号调制方式识别方法的发展动向，以供参考。

关键词：通信信号调制方式 识别方法 统计模式 决策模式

中图分类号：TN911 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）08-0012-01

就一般情况而言，调制识别作用于信号的检测与解调之间，在整个信号传输过程中，只有信号的接收方通过信号调制方式对信号传递的信息进行解调，才能顺利地完成整个信号传输过程。在信息传递过程中对信号的识别受诸多因素影响，尤其在无线通讯技术迅速发展的情况下，为满足更加高端的需求，无线信号传输过程中对调制方式及参数的选择越来越复杂。如何快速准确地识别不同状态下的通讯信号，成为通讯领域日益关注的问题。

一、通信信号调制方式中的统计模式识别方法

统计模式识别方法是在模式识别理论基础上发展而来的，其识别过程主要包括信号预处理，特征提取和调制类型分类（如图1所示）。三者在信号的识别过程中所起的作用是相互顺承的，其中信号预处理是为了保障信号信息的精准度而实施的，具体是指在特征提取这一环节之前为信息的传递筛选更加精准的内容，确保传递的有效性。同时，对信号进行特征提取，准确捕捉信号传输过程中某一结点的特征，以此更加准确的把握信号传输中的具体情况，从而选取最为合适的识别分类方法，如图1所示。

统计模式识别方法是通信信号调制方式中较为常见的识别方法，其具有以下优势：

1.理论清晰，预处理过程确保信号信息的精准可靠。即使在通信环境非合作化状态下，也能对信息在接收端做到较好的掌控，从而确保其在整个传递过程中的稳定及时。

2.特征提取针对性较强。通过特征提取保障信号的信道中的唯一性与稳定性，并且可以有阵性地对信号开展调制分类。

但是，在具体的识别过程中，统计模式识别方法也存在一定的问题：统计模式的识别方法虽然理论清晰，但是其理论框架不够完善，当信道环境处于较为迷糊状态时，尤其在噪音较大的环境下，特征提取的效率较低，很难实现预期效果。

二、通信信號调制方式中的决策模式识别方法

决策模式识别方法的理论基础为假设检验方法，其被看做为利用多重假设检验来解决识别问题（如图2所示）。其理论实施所具备的相关环境为背景干扰状态下，对信号的相关统计量进行核查推导，以此得出信号的正确性能参数。在这个过程中，推导得以实现的理论依据为相关函数的最小化原则。

决策模式识别方法在应用过程中得以不断地创新与改善，形成多种具体边便捷的方式，其具体优势如下：

1.理论基础相对完善。决策模式识别方法在识别性能方面具有突出的优势，其在识别过程中可形成相关的性能曲线，具有一定的权威性。因此，在具体的识别过程中，可以将其作为标准性参考，对其他识别方法进行有效地检验。

2.受噪音影响较小。由于在设计中充分考虑信道中噪音的影响，使其在噪音环境下仍能确保识别的可靠性与有效性，从而提升其识别能力。

但是，在决策模式识别方法具体实践过程中，仍存在一定的不足。首先，其相关函数的建模过程较为复杂，在数据处理方面具有一定的难度。为了得到相关数据，通常情况下对其采取简化手段以此获取相应的计算结果。但是这样一来，会造成原始数据的丢失，从而导致计算结果的偏失。其次，其普遍性较差。通过决策识别方法中的相关算法得到的数据及参数，由于获取环境的特定性，其结果具有相当强的特殊性，不具普遍代表性。最后，其特定性较强，应急能力较弱。运行过程中对环境的先定要求较高，一定环境发生临时改变，其算法的准确性急剧下降，进而影响其识别功能。

三、通信信号调制方式特殊情况中的识别方法选择

在通信信号调制过程中存在着相应的特殊情况，即非理想信道和共信道多信号两种情况。首先，在非理想信道中，存在诸如信道衰落或噪声中的色噪声和脉冲噪声等情况。在这些特殊情况下，对通信信号调制方式的识别方法具有特殊的要求，较为普遍的识别方法无法解决其中的问题。（1）对于噪音的处理将其转化为普通信道中存在的噪音模式，在对其进行相应的处理或者对其特征进行把控，开发新新的识别方法以实现对其调制。（2）对于信道衰落的处理一般采取补偿衰落的方式，对信道恢复后的相关数据进行特征提取。同时，采取空间分集，对信号干扰进行有效控制与消除。

其次，共信道多信号的出现源于无线电技术不断发展造成的传输频段相对紧张，信号干扰不断发生的状况。在共信道多信号状态中，会出同一个信道中叠加多种信号的情况，从而造成信号混乱。对于共信道多信号的情况，多采用的识别方法主要表现为两种：第一，采取盲源技术，对多信号进行剥离，将其转化为单独信号问题，进而选取合适的识别方法。第二，借鉴特征提取，在多信号中找寻明显的特征，从特殊性出发对其进行识别。

四、通信信号调制方式中识别方法未来发展要求

1.降低识别算法中对先验知识的要求。当前识别方法中，对预处理数据及参数的要求极高，在算法中先定条件为信号参数已知并且相关数据具备实时共享的可能性。但是，在特殊条件下，先验知识是不确定的，对参数及相关数据不明确，导致算法准确性缺失甚至无效。因此，在通信信号调制方式识别方法的发展过程中，要降低识别算法中对先验知识的要求，从而提高算法的适应性，以更好地开展识别活动。

2.简化处理过程。由于无线信息技术的不断发展，数据传输越来越复杂，数据处理工作也变得日益繁杂。为了提高处理效果，提升识别方法的有效性。在今后的通信信号调制方式中识别方法的开展中，务必要简化相关处理过程，从而降低算法中不同信号的叠加。

结语

综上所述，就目前通信信号调制方式识别方法的发展与研究现状而言，其已经具备相当成熟的技术水准，对于大部分通信信号传输过程中存在的相关问题都能及时准确地予以分析识别。在通信信号调制方式中识别方法的未来发展中，准确把握其发展方向及发展优势，保证其更好地推进无线通信信号调制方式的创新，更好地促进无线通信技术的发展。

参考文献

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