[发明专利]一种MQAM信号的调制阶数识别方法

说明书

本发明属于通信信号分析技术领域，公开了一种MQAM信号的调制阶数识别方法，首先对接收到的MQAM信号做下变频处理恢复出基带信号，得到星座图并归一化，并利用网格法估计星座图的概率密度函数，然后利用图像灰度化和改进的二值化对所估计的星座图概率密度函数的俯视图进行图像处理，得到简化的星座图概率密度函数，最后利用多半径减法聚类和自校正的聚类有效性函数对简化的星座图的概率密度函数进行处理，从而识别出不同星座图类型的MQAM信号的调制阶数。本发明对于不同形状的MQAM信号均有良好的识别效果。

技术领域

本发明属于通信信号分析技术领域，尤其涉及一种MQAM信号的调制阶数识别方法，可用于卫星空间通信系统、数字电视网络和数字微波系统。

背景技术

QAM信号的频谱利用率高，噪声容限能力强，被广泛的应用于卫星空间通信，数字电视网络高速数据传输，数字微波系统，VDSL等领域。目前，日本、美国和欧洲的数字有线电视标准均是采用QAM调制方式。在通信技术的发展过程中，QAM信号衍生出很多新的星座图类型，美国国防部在2011年底颁布的军标MIL-STD-188-110C附录D中提出一种圆形QAM调制方式的星座映射，简称110C(吴天琳.MIL-STD-188-110C高阶QAM信号解调关键技术研究[D].郑州：解放军信息工程大学，2014.)。Farbod Kayha在2016年提出一种由方形星座图映射而成的圆形星座图QCI(Farbod Kayhan.QAM to circular isomorphic constellations[C].20168th Advanced Satellite Multimedia Systems Conference and the 14thSignal Processing for Space Communications Workshop(ASMS/SPSC)，2016)。星座图综合反映了已调信号幅值和相位的分布信息，是调制阶数识别方面较为重要的依据之一。很多学者对QAM信号的调制阶数识别作出研究，Ning An等人利用混合矩构造统计量来区分不同调制阶数的QAM信号，信噪比5dB以上时识别率可以达到100％(Ning An,Bingbing Li,Min Huang.Research on Modulation Classification ofMQAM Signals Using JointMoments[C].2010Second International Conference on Communication Software andNetworks，2010)；Ning An等人利用混合矩构造统计量，利用Fisher准则区分不同调制阶数的QAM信号，信噪比5dB以上时识别率可以达到98％(Ning An,Bingbing Li,MinHuang.Modulation Classification of Higher Order MQAM Signals using Mixed-Order Moments and Fisher Criterion[C].2010The 2nd International Conference onComputer and Automation Engineering(ICCAE)，2010，Vol3:150-153)；Changyi Yin等人利用信号的密度谱对信号进行识别，在信噪比10dB以上时识别率可以达到100％(ChangyiYin,Bingbing Li,Yanling Li等,Modulation Classification of MQAM Signals Basedon density spectrum of the constellations[C].20102nd International Conferenceon Future Computer and Communication，2010，Vol 3:57-61)。Li Yan-ling等人利用粒子群优化和减法聚类，得到不同信号的最佳聚类半径区间，从而对QAM信号进行识别，信噪比5dB以上时识别率可以达到100％(Li Yan-ling,Li Bing-bing,Yin Chang-yi.Modulation classification of MQAM signals using particle swarmoptimization and subtractive clustering[C].IEEE 10th INTERNATIONAL CONFERENCEON SIGNAL PROCESSING PROCEEDINGS，2010：1537-1540)；Hisham Abuella等人利用核密度估计对不同QAM信号进行识别，在信噪比大于6dB时识别率可以达到100％(HishamAbuella,Mehmet Kemal Ozdemir.Automatic Modulation Classification Based onKernel Density Estimation[J].Canadian Journal ofElectrical and ComputerEngineering，2016，39(3):203-209)。这些研究方法在圆形QAM信号调制阶数识别性能中降低。