通信信号调制识别方法探讨

鞠宪贵

通信信号调制识别方法探讨

鞠宪贵

北京金智拓科技有限公司，北京 100085

随着我国经济发展水平的不断提高，通信技术各领域中的应用日趋增多。伴随通信技术的快速发展，信号调制的样式也变得日趋复杂多样，传统识别方法已难以满足实际需求，人们开始不断研究新的信号调制方法。基于此，具体介绍了几种常见的通信信号调制识别方法，提出了各自的优势及不足，以为科学选择并应用通信信号调制识别方法提供借鉴。

通信信号；调制识别方法；分形理论；发展动态

必须采用调制解调技术调制后才能使通信信号顺利在无线信道中传输，可以说调制技术是通信信号传输的基本保障。调制方法也随通信技术发展由简到难，从最初的虚拟调制发展到数字调制。信号检测与解调之间为调制识别，要想顺利获取信息，接收方需要依据信号正确解调调制方式。要想了解信号解调信息内容，则要先了解调制方式与参数，减少信号干扰，这就需要准确识别调制方式，同时采用相应的解调方法。在新技术不断产生及发展下，通信信号调制识别技术也将日趋多样，在各个领域得到更广泛的应用。

1 数字调制识别方法

通信信号经过不断发展，已经从过去的模拟信号转变为当前功能更多样、抗干扰能力更强的数字信号，且数字信号使用成本更低。众多新技术的支持促使自动调制识别技术得到了快速推广，包括信号处理技术、微型芯片技术等。自动调制识别技术分为两种，即统计模拟识别技术和决策模式识别技术。

1.1 统计模式识别方法

信号预处理、特征提取及分类识别是构成统计模拟识别的三大要素。其中负责提供准确数据的是信号预处理部分。信号预处理主要是估计载频及消除载频分量、分解正交分量及同相分解，以及计算接收信号的瞬时幅度、相位和频率。不需要分离不同信号，可以在调制识别中维持信号的唯一性。依靠特征提取功能将信号时域特征与变换域特征提取出来，然后分类识别的主要任务是使用适合的识别判决方法与分类识别器。统计模式识别方法的优势在于：适用多种类型、识别性能较好且预处理简单容易实现。不足是识别体系复杂、识别框架缺乏理论基础。如果信道不理想，则容易使其特征变得模糊[1]。

1.2 决策模拟识别方法

基于假设检验理论，多重假设检验是决策理论识别方法的基础，能够在干扰条件下截获并累计信号，从而更好地分析与推导信号，找到比对后适合的门限，以形成科学的判决准则。采用优化或者近似值变量，将损耗函数作为基础。该变量大多为拟然比（LR）。鉴于识别器运行在非协同通信环境中容易使参数估计出现误差，使构造拟然比含有未知参数，因此需要平均处理这些参数，然后得到拟然比（ALR）。通过简单利用信号的一些特征，可以使运算更加方便、快捷，但是这样仅能识别BPSK与QPSK，可识别的种类有限。决策模拟识别的优点是信噪比低，性能优越，可以通过信道信息的完整性对算法改造，非理想信道下识别性能较好。不足之处是有着较为复杂的函数推导，计算量大，增加了处理难度[2]。

2 非理想信道、共信道多信号调制识别

信道传输特征恶化造成的信道衰落问题以及传输反射产生的多径效应、电子对抗中因干扰产生的色噪声、脉冲噪声等均是非理想信道中容易出现的问题。在非理想信道中，难以使用常规调制识别方法，难以精准识别噪声的高斯性，从而使性能降低，甚至出现识别误差。在无线电快速发展下，经常在同一信道观测数据中出现两个或两个以上多信号的情况。

在一个信道中存在多个完全混叠时域的信号就是共信道多信号。由于观测数据中混有多种信号，因此已经不能使用现存的单信号进行调制识别，其算法也难以准确识别。虽然是混叠的时域，但是在空域及频域上是分离的。为此，在共信道多信号识别处理上，主要针对的是信号在其他域内的可分性特征。这种识别方法分为两类：一类是分离识别方法，实质是将多信号问题转换为单信号问题，运用了盲源分离思想；另一类是直接特征提取方法，重点在于对信号可分特征域寻找。

3 基于分形理论的方法

作为一种切实可行的方法，通过载波图来识别与分析信号有着较好的精准性。因为通信信号载波图能够将数据随时间变化的特点反映出来，由此能够对大致调制类型做出判断。对没有特征长度但在一定意义下自相拟性图形与结构的总称就是分形，其明显特征为精细结构和近似时域某种相似性，可以对分形集的复杂性进行描述的是分形维数，能够将分形集的几何尺度情况反映出来。其中，反映分形集几何尺寸情况的是盒维数，分形集在分布上的信息由信息维数反映出来。鉴于在载波信号幅度、频率及相位上可以体现调制类型特点，为此，信号波包含的信息增多，包括几何、分布疏密等信息。因此，分类识别特征采用信号分形集的维数是非常可行的。

4 通信信号调制识别的发展动态

自适应性是调制识别的主要发展趋势，在各个领域得到了广泛关注，在各领域的应用逐渐增多。在通信领域，自适应调制技术也开始得到关注及应用。在解决自适应问题后，需要考虑信号截取问题，因此，如何才能将最适合的信号截取并调制识别成为又一值得探索的问题。

即使通信信号调制与识别已经得到普遍研究及发展，但是技术应用依然缺乏系统性的科学体系，无法充分解决出现的全部调制识别问题。调制识别并非独立存在的问题，而是集检测、估计、特征选取、分类等多种技术于一体的综合问题。这些内容的相互作用构成了庞大的力量体系。为此，要想优化改进调制识别技术，就要细化问题，将条件抽象化，这样才能使技术研究更加深入[3]。

5 结束语

当前，通信信号调制识别方法的研究已经非常深入，基本可以满足不同条件和需求，尤其是可以满足信号调制识别需求。由于存在大量算法，因此只能在5 dB以上信噪比环境下工作，在共信道多信号方面、非理想信道方面使用的方法依然较少。为此，需要尽快找到适合非理想信道、共信道多信号识别的算法，从而增强算法的使用效果。

[1]江伟华，曹秀岭，童峰，等.采用支持向量机的水声通信信号调制识别方法[J].厦门大学学报（自然科学版），2015，54（4）：534-539.

[2]李红.浅析通信信号调制识别方法[J].科技创新与应用，2015（34）：94.

[3]王志刚.通信信号调制识别方法的研究[J].黑龙江科技信息，2016（29）：69.

Discussion on Modulation Recognition Method ofCommunication Signal

Ju Xiangui

Beijing Jinzhituo Technology Co., Ltd., Beijing 100085

With the continuous improvement of the level of economic development in China, the application of communication technology in various fields is increasing. With the rapid development of communication technology, the mode of signal modulation is becoming more and more complex. Traditional recognition methods have been unable to meet the actual needs. People begin to study new signal modulation methods. Based on this, several common modulation recognition methods of communication signals are introduced, and their advantages and disadvantages are put forward. It is a reference for scientific selection and application of modulation recognition methods for communication signals.

communication signal; modulation recognition method; fractal theory; development trend

TN761

A

1009-6434（2017）10-0012-02