基于联合特征参数提取的非合作信号调制识别算法
发布时间：2021-11-07 22:04
针对当前电磁环境中调制方式复杂,用频设备增多,频谱拥塞且电磁环境干扰增加的情况,研究了以非合作通信为背景的OFDM信号检测与子载波识别算法。利用OFDM信号与单载波信号在时域上的不同分布状态提出一种利用联合特征参数解决接收信号中OFDM的存在性问题;针对信道传输给信号带来的相移和频偏问题,根据周期平稳性进行参数盲估计得到信号先验信息;在已获取信号先验信息的基础上,提出一种非合作OFDM信号子载波信号多层级分类识别的方法。由此设计了基于非合作通信系统OFDM信号检测与子载波调制识别的模型,最后完成了未知信号的调制识别。仿真实验表明,在非合作通信系统中能准确识别OFDM信号与单载波信号,能对接收方OFDM信号子载波中的空子载波、QPSK和16QAM达到理想的调制识别效果,克服了信道传输带来的相移和频偏问题,提高了调制方式识别的准确率。
【文章来源】：通信学报. 2020,41(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
OFDM信号仿真模型误比特率
收数据存在较大的误差，信道编码和解码在传输的信息中添加和去除冗余度，保证信息传输的准确性[15-16]。本文选择卷积码，输入位有k个，输出位有n个，具有m节移位寄存器，构成的有限状态的有记忆系统原理如图2所示。图2卷积码编码器原理将输入信息序列u接到系统中，再进行相应逻辑计算，就可以得到输出码字序列c。1967年Viterbi提出了Viterbi译码算法，1969年Omura证明了Viterbi译码算法是最大似然译码算法，其特别之处是利用了卷积码的网络结构，从图1OFDM系统框架
?尤?保护间隔[17]。保护间隔长度超过多径问题带来的时延拓展时可以忽略掉由于OFDM符号带来的影响[18]。保护间隔Tg提高通信系统性能的同时会带来功率损耗升高，可通过式(7)定量分析。10log1gsTPT=+(7)实际中取整个符号长度的15作为保护间隔长度，将其代入式(7)可得，消耗的功率小于1dB，此时可以不考虑系统的功率损失。2.5基于IFFT技术的OFDM信号用IFFT和FFT技术来实现OFDM调制解调需要保证子载波间严格正交，系统框架如图4所示，其中LPF为低通滤波器。2个正交子载波sin(t)、sin(2t)能够推广到一个正交信号集合，称为正交基。根据欧拉公式，ejwnt就是OFDM信号的正交基[6]。以T为采样间隔对信号SOFDM(t)采样，基带OFDM信号的采样表达式为()l1jjOFDM00()()e()encNNkTnkTnnnnskTdtdtωωω+Δ===∑=∑(8)其中，ωn=ωc+nΔω，ωn为第n个子载波角频率，ωc为载波角频率，dn(t)为第n个子载波上的复信号，如果在符号周期Tc内采样N个点，则Tc=NTa。基带OFDM信号上变频形成发射信号。所以基带处理时ωc=0，则式(8)可以简化为lj()OFDM0()eNnkrannskTdωΔ==∑(9)而离散傅里叶反变换为1j2π0()eNnkNanangkTGNT==∑(10)从式(9)和式(10)可知，如果dn(t)是频域的采样，则SOFDM(kTa)为相应的时域波形，若Δf=1aNT，则式(9)与式(10)等效，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最小二乘代价函数的卷积码盲识别方法[J]. 于沛东,彭华,巩克现,陈泽亮. 电子学报. 2018(07)
[2]OFDM系统的信道与脉冲噪声的联合估计方法[J]. 吕新荣,李有明,余明宸. 通信学报. 2018(03)
[3]基于高阶累积量的调制识别算法的研究[J]. 张利,李青. 信息工程大学学报. 2017(04)
[4]基于改进K-S检测的STBC-OFDM信号盲识别算法研究[J]. 凌青,张立民,闫文君. 通信学报. 2017(04)
[5]复杂环境下基于高阶累积量的OFDM信号的盲识别[J]. 魏瑾. 安阳师范学院学报. 2017(02)
[6]OFDM的关键技术及SystemView仿真实现[J]. 李君. 有线电视技术. 2016(10)
[7]基于谱分析的OFDM调制识别新方法[J]. 史文娟,冯全源. 压电与声光. 2015(02)
硕士论文
[1]OFDM信号及子载波调制方式识别[D]. 朱宏伟.宁夏大学 2016
本文编号：3482478
【文章来源】：通信学报. 2020,41(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
OFDM信号仿真模型误比特率
收数据存在较大的误差，信道编码和解码在传输的信息中添加和去除冗余度，保证信息传输的准确性[15-16]。本文选择卷积码，输入位有k个，输出位有n个，具有m节移位寄存器，构成的有限状态的有记忆系统原理如图2所示。图2卷积码编码器原理将输入信息序列u接到系统中，再进行相应逻辑计算，就可以得到输出码字序列c。1967年Viterbi提出了Viterbi译码算法，1969年Omura证明了Viterbi译码算法是最大似然译码算法，其特别之处是利用了卷积码的网络结构，从图1OFDM系统框架
?尤?保护间隔[17]。保护间隔长度超过多径问题带来的时延拓展时可以忽略掉由于OFDM符号带来的影响[18]。保护间隔Tg提高通信系统性能的同时会带来功率损耗升高，可通过式(7)定量分析。10log1gsTPT=+(7)实际中取整个符号长度的15作为保护间隔长度，将其代入式(7)可得，消耗的功率小于1dB，此时可以不考虑系统的功率损失。2.5基于IFFT技术的OFDM信号用IFFT和FFT技术来实现OFDM调制解调需要保证子载波间严格正交，系统框架如图4所示，其中LPF为低通滤波器。2个正交子载波sin(t)、sin(2t)能够推广到一个正交信号集合，称为正交基。根据欧拉公式，ejwnt就是OFDM信号的正交基[6]。以T为采样间隔对信号SOFDM(t)采样，基带OFDM信号的采样表达式为()l1jjOFDM00()()e()encNNkTnkTnnnnskTdtdtωωω+Δ===∑=∑(8)其中，ωn=ωc+nΔω，ωn为第n个子载波角频率，ωc为载波角频率，dn(t)为第n个子载波上的复信号，如果在符号周期Tc内采样N个点，则Tc=NTa。基带OFDM信号上变频形成发射信号。所以基带处理时ωc=0，则式(8)可以简化为lj()OFDM0()eNnkrannskTdωΔ==∑(9)而离散傅里叶反变换为1j2π0()eNnkNanangkTGNT==∑(10)从式(9)和式(10)可知，如果dn(t)是频域的采样，则SOFDM(kTa)为相应的时域波形，若Δf=1aNT，则式(9)与式(10)等效，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最小二乘代价函数的卷积码盲识别方法[J]. 于沛东,彭华,巩克现,陈泽亮. 电子学报. 2018(07)
[2]OFDM系统的信道与脉冲噪声的联合估计方法[J]. 吕新荣,李有明,余明宸. 通信学报. 2018(03)
[3]基于高阶累积量的调制识别算法的研究[J]. 张利,李青. 信息工程大学学报. 2017(04)
[4]基于改进K-S检测的STBC-OFDM信号盲识别算法研究[J]. 凌青,张立民,闫文君. 通信学报. 2017(04)
[5]复杂环境下基于高阶累积量的OFDM信号的盲识别[J]. 魏瑾. 安阳师范学院学报. 2017(02)
[6]OFDM的关键技术及SystemView仿真实现[J]. 李君. 有线电视技术. 2016(10)
[7]基于谱分析的OFDM调制识别新方法[J]. 史文娟,冯全源. 压电与声光. 2015(02)
硕士论文
[1]OFDM信号及子载波调制方式识别[D]. 朱宏伟.宁夏大学 2016
本文编号：3482478
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