專利名稱：：多進制正交幅度調制的識別方法
技術領域：
：本發(fā)明屬于通信
技術領域：
，涉及一種瑞利衰落信道、低信噪比條件下對多進制正交幅度調制MQAM信號類內的識別方法，應在于自動模式識別AMC中。
背景技術：
：自動模式識別是指在衰落信道下，通過觀察和分析對接收信號采樣下來的數(shù)據，自動識別該信號調制類型的一種技術。AMC不管在軍用或者民用上都顯得越來越重要，例如在電子信息戰(zhàn)、信號頻譜監(jiān)測管理和軟件無線電中，需要在未知調制信息的前提下，判斷通信信號的調制方式，并估計相應的調制參數(shù)，才能進行解調。目前，對于MQAM信號類內識別研究比較少，現(xiàn)有的研究集中在理想高斯信道環(huán)境條件下，并且在低信噪比條件下識別率不高，不能滿足實際應用的需要。實現(xiàn)AMC主要有兩種方法，一種是決策論，另一種是模式識別。決策論相當于把調制識別看作一個多假設問題，根據接收到的采樣數(shù)據，建立合適的似然函數(shù)，求出使該似然函數(shù)最大的假設調制類型，就是接收到的調制類型。但是這種方法很難根據采樣數(shù)據得到理想的似然函數(shù)，存在很大的誤差，而且計算復雜度特別大，所以這方法不宜使用。模式識別包括兩個步驟第一步是根據接收到的采樣數(shù)據，提取出合適的特征向量，第二步是根據所得到的特征向量，決定接收信號的調制類型。目前，大量的文章提取的特征向量都是基于高階累積量，或者高階矩的。Reichert.J，Swami，Spooner，和Dobre等人提出的基于高階累積量的模式識別方法，應用在高斯白噪聲，低信噪比信道下，區(qū)分MQAM類內信號時，識別率不高。BinWang在文章中，"AlgorithmforBlindIdentificationofOFDMSignalBasedonHigherOderMoments",JournalofDataAcquisition&Processing,Vol.21，No.1，Mar2006，pp37_41中考慮到在實際的無線信道下，不僅僅是存在高斯白噪聲，而且由于信道條件是隨時在變化的，普遍存在瑞利效應和低信噪比的環(huán)境，因此提出了在瑞利衰落信道下，用基于高階矩的方法，提取特征向量，但是這種方法有兩方面不足，一是它的前提是要先通過聯(lián)合矩估出信噪比，這樣會增加運算復雜度，二是只應用在區(qū)分多載波調制和單載波調制時，識別率在0dB時才基本可以達到100%，應用在區(qū)分MQAM類內信號時，識別率不高。
發(fā)明內容本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有的MQAM類內信號識別領域在低信噪比、瑞利信道下識別率低，計算復雜的不足，提出一種多進制正交幅度調制的識別方法，由二階矩，四階矩，六階矩組合成新的特征向量，來區(qū)分MQAM類內信號的方法，以實現(xiàn)在瑞利信道，低信噪比條件下對MQAM類內信號的識別，提高無線通信傳輸?shù)臏蚀_性與有效性。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術方案包括如下步驟(1)設定通過瑞利衰落信道后所接收到的MQAM信號為=flO)xxs(,)xe乂W+其中a(t)和(KO均為信道的影響因子，a(t)服從瑞利分布，(W服從0到2間均勻分布，fd是多普勒因子，w(t)是均值為零，方差為0/的復高斯白噪聲，s(t)為發(fā)送信號；(2)對接收信號y(t)進行過采樣，得到接收采樣信號序列y(n):=x,(")xxe/2ir/rf"+其中a(n)，，w(n)和s(n)分別為a(t)，<K0，w(t)和s(t)的采樣序列;(3)分別算出接收采樣序列y(n)的二階矩M^(y)，四階矩M4,2(y)和六階矩Me,3(y);_(4)根據Mu(y)，M^(y)和M^(y)階矩，通過下式求出接收采樣序列的組合矩i^:[酬^_(力_9Mw(力+12M、(力(5)取組合矩^^的實部，作為接收采樣序列的特征向量m23二Re[i^]，其中Re[']表示求實部；(6)根據m23的理論值附'=R4^7^—9"VliJ]分別算出16QAM，32QAM和64QAM信m20—2號的特征向量的理論值m'賴，m'3讓和m'6娜，其中m20=2Xk20，m30=6Xk30，k20和k3。分別為不同調制信號平均功率率歸一化下的四階矩和六階矩的理論值；(7)根據16QAM和64QAM的特征向量理論值m'16QAM和m'64QM算出16QAM和64QAM調制方式的判決門限化=miw+/wW，wqam和32QAM的特征向量理論值m'16QAM和m'咖AM算出16QAM和32QAM調制方式的判決門限^=附16g*+^32,;2(8)根據接收采樣序列的特征向量m23和MQAM信號調制方式的判決門限對MQAM信號調制方式進行判決'如果附232*信號調制方式是64^4M<如果A2m23>A^信號調制方式是16gJM。如果/7723<A^信號調制方式是32^4M本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比具有的優(yōu)點本發(fā)明是一種多進制正交幅度調制的識別方法，在BinWang提出的方法上，通過求出接收采樣序列的組合矩，取組合矩的實部作為接收信號的特征向量，來識別MQAM類內的信號，省去了BinWang的通過聯(lián)合矩估計信噪比這一步，減少了運算量，提高了識別的精確度。本發(fā)明不但適用于高斯白噪聲信道，也適用于瑞利衰落信道。仿真表明，在瑞利衰落信道，5dB信噪比下，對區(qū)分MQAM類內信號的識別可達到100%的識別率，高于現(xiàn)有的其它方法。圖1是本發(fā)明多進制正交幅度調制的識別實現(xiàn)流程示意圖；圖2是本發(fā)明進行100次蒙特卡羅實驗后的仿真圖。具體實施例方式參見圖l，本發(fā)明多進制正交幅度調制的識別實現(xiàn)步驟如下步驟l，設定通過瑞利衰落信道后，接收到的MQAM信號模型為=x一一)x剛x,w+,其中a(t)和W(0均為信道的影響因子，a(t)服從瑞利分布，p(O服從0到2間均勻分布，fd是多普勒因子，w(t)是均值為零，方差為0/的復高斯白噪聲，而s(t)為發(fā)送信號W)=A^I>y2W^-W)it其中，Np為接收信號的平均功率，ck為接收信號的等效基帶符號序列，Ts為符號周期，f。為載波頻率，g(t_kTs)為成形脈沖信號g(t)經過kTs延時后的成形脈沖信號。步驟2，對接收信號y(t)進行過采樣，得到接收采樣信號序列y(n):其中a(n)，"")，w(n)和s(n)分別為a(t)，，w(t)和s(t)的采樣序列，"(")=x)xx。步驟3，分別算出接收采樣序列y(n)的二階矩(y)，四階矩M4,2(y)和六階矩Me,3(y):Mu(y):M4,2(y):M6,3(y):其中，SE(|y(n)E(|y(n)E(|y(n):E(|u(n))=S+N)=m20S2+4NS+2N2)=m30S3+9m20S2N+18N2+6N32)，N=E(Iw(n)12)，y表示接收采樣序列y(n)，由于信道的影響因子a(n)服從瑞利分布，可令a(n)=rs(n)+jr。(n)，rs(n)和r。(n)為統(tǒng)計獨立的高斯隨機分布，均值為零，方差為o2，根據公式豐")廣)=(2。,(會(2+職^0)，有Ma(a)=E|a(n):2o2，M42(a)=E|a(n)'8oM63(a)=E|a(n)6|=48。8，所以m20=M4,2(u)/M2^(u)=M4,2(a)/M2^(a)XM4,2(s)/M2^(s)=2Xk20m30=M^dO/M^di)=M6,3(a)/M^(a)XM6,3(s)/M3^(s)=6Xk30其中，a表示信道的影響因子a(n)，s表示發(fā)送信號s(n)，k2。=M4,2(s)/M22，工(s)，k3。=M6,3(s)/M3^(s)，k2。和k3。對應的各階QAM理論值如表1所示。步驟4，根據Mu(y)，M^(y)和M^(y)階矩，求出接收采樣序列的組合矩:將采樣序列y(n)的二階矩(y)=S+N，變形為N=(y)-S，并將其分別代進M4,2(y)=m2。S2+4NS+2N2和M6,3(y)=m3。S3+9m2。S2N+18N2+6N3后整理可得，W<。_W2。+12=，—豐4,2(",1(力疆32,,(力將y=M4力)一,々)代進附、_92=M,蠻4，2("々)碰32'1(力整理附20—2后有咖3。-，。+12々Mw(力-9^力)Mw(力+UMw(力,等計的右，、力作^栲收平附20—2M420)—2M221(>)，樣序列的組合矩^T-^/M6，3(>0-9M"(力M2々)+12MV力步驟5，取組合矩的實部，作為接收采樣序列的特征向量m23=Re[^]，其中Re[]表示求實部。步驟6，通過11123的理論值/=Re[V附3。_9附2。十1、分別算出16QAM，320艦和64QAM附20_2信號的特征向量的理論值m'16QAM，m'32QAM和m'64QM，其各階QAM的m'理論值如表1所示。表l各階QAM的k加，k3o和m'理論值<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>步驟7，根據16QAM和64QAM的特征向量理論值m'附+附16QAM和64QAM調制方式的判決門限化=_J￡￡^￡——^￡=0.4116，根據16QM和32QAM的特征向量理論值m'160和111'320算出16QAM和32QAM調制方式的判決門限^=wi6,T〃t32&w=_o.畫。22步驟8，根據接收采樣序列的特征向量m23和MQAM信號調制方式的判決門限對MQAM信號調制方式進行判決如果11123>th"則判斷發(fā)送信號的調制方式是64QAM，如果>m23>th2，則判斷發(fā)送信號的調制方式是16QAM，如果m23<th2，則判斷發(fā)送信號的調制方式是32QAM。本發(fā)明的效果可以通過仿真進一步說明仿真環(huán)境，見表2表2:仿真環(huán)境+附數(shù)值信號類型{16QAM，32QAM，64QAM}符號率2k/s采樣頻率20kHz載波頻率6kHz多普勒頻移10Hz信道瑞利衰落信道+附加高斯白噪聲信噪比0dB，5dB，10dB，15dB，20dB，25dB仿真結果基于表2設置的仿真參數(shù)進行仿真的結果如圖2，圖2中給出了在瑞利衰落信道，不同的信噪比下，做100次蒙特卡羅實驗后，得到接收采樣信號特征向量!1123的統(tǒng)計結果。由圖2可知，16QAM信號的m23曲線圍繞在0附近，有微小的波動；32QAM信號的m23曲線圍繞在-0.2571附近，有微小的波動；64QAM信號的m23曲線圍繞在0.8232附近，有微小的波動。再根據調制方式的判決門限和t、，算得當信噪比大于或者等于5dB時，MQAM信號類內的識別率可達100%。權利要求一種多進制正交幅度調制的識別方法，包括如下過程(1)設定通過瑞利衰落信道后所接收到的MQAM信號為其中a(t)和均為信道的影響因子，a(t)服從瑞利分布，服從0到2π間均勻分布，fd是多普勒因子，w(t)是均值為零，方差為σg2的復高斯白噪聲，s(t)為發(fā)送信號；(2)對接收信號y(t)進行過采樣，得到接收采樣信號序列y(n)其中a(n)，w(n)和s(n)分別為a(t)，w(t)和s(t)的采樣序列；(3)分別算出接收采樣序列y(n)的二階矩M2，1(y)，四階矩M4，2(y)和六階矩M6，3(y)；(4)根據M2，1(y)，M4，2(y)和M6，3(y)階矩，通過下式求出接收采樣序列的組合矩m23<mrow><mover><msub><mi>m</mi><mn>23</mn></msub><mo>‾</mo></mover><mo>=</mo><mfrac><mroot><mrow><msub><mi>M</mi><mn>6,3</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>9</mn><msub><mi>M</mi><mn>4,2</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>M</mi><mn>2,1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mn>12</mn><msub><msup><mi>M</mi><mn>3</mn></msup><mn>2,1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mfrac><mn>2</mn><mn>3</mn></mfrac></mroot><mrow><msub><mi>M</mi><mn>4,2</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><msub><msup><mi>M</mi><mn>2</mn></msup><mn>2,1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>;</mo></mrow>(5)取組合矩m23的實部，作為接收采樣序列的特征向量m23＝Re[m23]，其中Re[·]表示求·實部；(6)根據m23的理論值<mrow><msup><mi>m</mi><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mi>Re</mi><mo>[</mo><mfrac><mroot><mrow><msub><mi>m</mi><mn>30</mn></msub><mo>-</mo><mn>9</mn><msub><mi>m</mi><mn>20</mn></msub><mo>+</mo><mn>12</mn></mrow><mfrac><mn>2</mn><mn>3</mn></mfrac></mroot><mrow><msub><mi>m</mi><mn>20</mn></msub><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></mfrac><mo>]</mo></mrow>分別算出16QAM，32QAM和64QAM信號的特征向量的理論值m′16QAM，m′32QAM和m′64QAM，其中m20＝2×k20，m30＝6×k30，k20和k30分別為不同調制信號平均功率率歸一化下的四階矩和六階矩的理論值；(7)根據16QAM和64QAM的特征向量理論值m′16QAM和m′64QAM算出16QAM和64QAM調制方式的判決門限<mrow><msub><mi>th</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><msup><mi>m</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mn>16</mn><mi>QAM</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><msup><mi>m</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mn>64</mn><mi>QAM</mi></mrow></msub></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>,</mo></mrow>根據16QAM和32QAM的特征向量理論值m′16QAM和m′32QAM算出16QAM和32QAM調制方式的判決門限<mrow><msub><mi>th</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><msup><mi>m</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mn>16</mn><mi>QAM</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><msup><mi>m</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mn>32</mn><mi>QAM</mi></mrow></msub></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>;</mo></mrow>(8)根據接收采樣序列的特征向量m23和MQAM信號調制方式的判決門限對MQAM信號調制方式進行判決F2009102194462C00011.tif,F2009102194462C00012.tif,F2009102194462C00013.tif,F2009102194462C00014.tif,F2009102194462C00015.tif,F2009102194462C00016.tif,F2009102194462C00021.tif2.根據權利要求書1所述的多進制正交幅度調制的識別方法，其中所述的二階矩M^Jy)，通過公式Mu(y)=E(yXy*)=E(|y12)計算獲得，y表示接收采樣序列y(n)，E()表示求期望，y*表示求y的共軛。3.根據權利要求書1所述的多進制正交幅度調制的識別方法，其中所述的四階矩M^2(y)，通過公式M^(y)=E(y2X(/)2)=E(|y|4)計算獲得。4.根據權利要求書l所述的多進制正交幅度調制的識別方法，其中所述的六階矩Me,3(y)，通過公式M^(y)=E(y3X(/)3)=E(|y16)計算獲得。全文摘要本發(fā)明公開了一種多進制正交幅度調制的識別方法，主要解決現(xiàn)有識別MQAM類內信號調制方式計算量復雜，識別率低的問題。其實現(xiàn)過程是先對接收的信號y(t)進行過采樣得到采樣序列y(n)，使連續(xù)信號變?yōu)殡x散信號；求出接收采樣信號y(n)的二階矩，四階矩和六階矩的值；利用該二階矩，四階矩和六階矩的值算出組合矩m23；取組合矩m23的實部作為接收采樣信號的特征向量m23；計算各階QAM特征向量理論值m′；通過各階QAM特征向量理論值m′算出調制方式判決門限；根據接收采樣信號的特征向量m23和調制方式判決門限判決接收信號的調制方式。本發(fā)明在瑞利衰落信道、低信噪比環(huán)境下對MQAM類內信號的識別，識別率在5dB以上達到100％，高于現(xiàn)有的其它方法。文檔編號H04L27/34GK101753515SQ20091021944公開日2010年6月23日申請日期2009年12月11日優(yōu)先權日2009年12月11日發(fā)明者蘭冰,李兵兵,李艷玲,黃敏申請人:西安電子科技大學