數(shù)字通信信號調(diào)制識別算法研究.pdf

1、該文在前人工作的基礎(chǔ)上,通過對信號累量域不變量特征的分析,深入研究了MPSK、MASK和MQAM數(shù)字通信信號的調(diào)制識別問題,主要工作可概括如下:1.該文是第一次定量地分析調(diào)制識別所需的信號環(huán)境與正常解調(diào)所需的信號環(huán)境之間的關(guān)系.對新分類方法的漸進(jìn)性能分析和計算機(jī)仿真表明,在滿足"大信噪比"條件下,當(dāng)觀測數(shù)據(jù)足夠長時,正確分類概率趨于100﹪.2.針對MPSK信號似然比類中的參數(shù)估計問題,提出了在未知調(diào)制類型的前提下,基于累量分析的(對調(diào)

2、制類型)盲的信噪比和參考相位估計算法,并理論分析了累量函數(shù)估計值的漸進(jìn)統(tǒng)計分布特性.3.針對MPSK信號分類問題,討論了分類算法的理論漸進(jìn)性能,并通過大量的計算機(jī)仿真實驗證實了分類算法的有效性.最后針對不同調(diào)制子類信號的特點,我們分別給出了遞歸降階調(diào)制識別方法,從而在滿足一定信噪比條件下,當(dāng)觀測數(shù)據(jù)長度足夠長時,該文算法理論上可分類任意調(diào)制階數(shù)的數(shù)字通信信號.4.把高斯理想信道條件下基于累量不變量特征的調(diào)制分類算法,推廣到高斯多徑信道環(huán)

3、境中.在已知多徑參數(shù)的條件下,我們提出了基于多徑累量不變量特征的信號分類算法.與盲均衡加理想信道累量不變量分類算法相比,多徑累量不變量分類方法僅需要知道多徑信道FIR模型的階數(shù).當(dāng)信道模型的階數(shù)也未加時,我們提出了把高斯理想信道中的累量不變量特征用于多徑信道時,基于累量近似不變量分類特征的調(diào)制識別算法.5.研究了非高斯噪聲、多信號和多徑信道環(huán)境下,MPSK信號的調(diào)制識別問題.利用復(fù)基帶通信信號的循環(huán)平穩(wěn)特性,提出了基于循環(huán)累量不變量分類