CN103166887A - 一种边带调制信号分类的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种边带调制信号分类的方法及装置，其中该方法包括：根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。通过采用本发明公开的方法及装置扩大了边带信号分类检测的实用范围。

Description

一种边带调制信号分类的方法及装置

技术领域

本发明涉及认知无线电技术领域，尤其涉及一种边带调制信号分类的方法及装置。

背景技术

单边带调制信号和双边带调制信号的分类识别是模拟调制信号分类中重要的一步，在电子检测和军事通信中扮演重要作用。

现有的分类技术都是建立在预知信号载频或者预估信号载频的基础上，但是，在多数情形下信号的载频信息难以提前获知或者准确估计，给边带调制信号的分类造成了很大困难。因此，如何在未知载频信息时对边带调制信号有效分类成为重要研究课题。

发明内容

本发明的目的是提供一种边带调制信号分类的方法及装置，解决了现有的边带调制信号分类方法中必须预先获知载频信息的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种边带调制信号分类的方法，该方法包括：

根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数

根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；

将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

一种边带调制信号分类的装置，包括天线模块、低噪声放大器、带通滤波器、模数转换器与时域信号预处理模块，该装置还包括信号分类模块，且该模块包括：

增强型频谱相关函数模块，用于根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数获取增强型频谱相关函数

检验统计量计算模块，用于根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；

比较模块，用于将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过结合共轭频谱相关函数与频谱相关函数形成增强型频谱相关函数，由增强型频谱相关函数得到循环特征图谱，从而实现在未知载频信息条件下进行边带调制信号的分类，扩大了边带信号分类检测的实用范围，且具有低复杂度的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例一提供的一种边带调制信号分类的方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的单边带调制信号的增强型频谱相关函数模三维示意图；

图3为本发明实施例一提供的双边带调制信号的增强型频谱相关函数模三维示意图；

图4为本发明实施例一提供的单边带调制信号的循环特征图的示意图；

图5为本发明实施例一提供的双边带调制信号的循环特征图的示意图；

图6为本发明实施例二提供的一种边带调制信号分类的装置的示意图；

图7为本发明实施例二提供的另一种边带调制信号分类的装置的示意图；

图8为本发明实施例二提供的又一种边带调制信号分类的装置的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种边带调制信号分类的方法的流程图。如图1所示，主要包括如下步骤：

步骤11、获取预处理后的时域数字信号x[n]。

所述预处理后的时域数字信号x[n]可以通过硬件设备辅助获得。例如，首先，利用天线模块接收空中的信号；然后，对接收到的信号进行低噪声放大并对放大后的信号进行带通滤波；再将滤波出来的信号送入到模数转换器中进行模数转化，最后，将模数转换后的数字信号送入时域信号处理模块，在该模块中完成对信号的接收和存储等处理，进而得到预处理后的时域数字信号x[n]。

该时域数字信号x[n]可以是单边带调制信号也可以是双边带调制信号。作为举例而非限定，我们以x_m[n]表示中频模拟调制信号，则可建立如下二元假设：

H₁单边带调制信号：

H₀双边带调制信号：

其中，x_s[n]是由x_m[n]进行Hilbert（希尔伯特）变换得到，f_c是载波频率，T_s为采样频率，

是在[0,2π)上均匀分布的相位。

步骤12、根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数

在获取增强型频谱相关函数

之前需要预先计算x[n]的频谱相关函数

本发明实施例中x[n]（n＝1,2,...,N-1）的频谱相关函数

可以采用下面的公式计算获得：

其中，M为正奇数且M≤N，α是循环频率，X(f)为x[]的离散时间傅里叶变换（DTFT）且 $X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left[n\right]e^{-j2\mathrm{\πfn}}$ $(j=\sqrt{-1}),$

表示信号的共轭，即对于复数信号，将其虚部的正负号翻转后获得。

当上式中的f±α/2是1/N的整数倍时，可通过快速傅里叶变换(FFT)计算X(f)。但是，此方法计算得到的频谱相关函数不能有效的展示单边带调制信号和双边带调制信号间的差异，因此本发明实施例提出共轭频谱相关函数并在此基础上结合频谱相关函数构造增强型频谱相关函数

其中，

的计算公式如下：

其中，M为正奇数且M≤N；X(f)为x[]的离散时间傅里叶变换（DTFT）且 $X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left[n\right]e^{-j2\mathrm{\πfn}}$ $(j=\sqrt{-1}),$ 表示信号的共轭，即对于复数信号，将其虚部的正负号翻转后获得。

最后，将x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数

相结合获得增强型频谱相关函数

${\hat{S}}_x^{\mathrm{\α}}{\left(f\right)}_a={\mathrm{\κ}}_1{\hat{S}}_x^{\mathrm{\α}}\left(f\right)+{\mathrm{\κ}}_2{\hat{S}}_x^{\mathrm{\α}}{\left(f\right)}_c;$

其中，系数K₁与K₂为大于0的实数。

通过上述方式获得的增强型频谱相关函数可以有效的展示单边带调制信号和双边带调制信号间的差异，如图2-3所示，分别描述了单边带调制信号和双边带调制信号的增强型频谱相关函数的三维图，其中，图2-图3中的信噪比SNR＝5dB，κ₁＝0.1，κ₂＝1。可以从视觉上看到两者的区别，图3中的双边带调制信号在幅度较大的连续区域中间有一明显尖峰，而图2中的单边带调制信号无此特征。

步骤13、根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱。

循环特征图谱可有多种设计方式，本发明实施例中为降低所需处理的数据量，仅取增强型频谱相关函数

在每个给定循环频率点上的最大幅度，对应的循环特征图谱定义为：

$p\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}{\max }_{\left|f\right|<\mathrm{\&xi;}}\left[S_x^{\mathrm{\&alpha;}}\left(f\right)\right];$

其中，

为定义符号；ξ为频率门限值，即只需计算频率绝对值小于该值的增强型频谱相关函数。

如图4-5所示，分别为单边带调制信号和双边带调制信号的循环特征图谱，其中，图4-图5中的信噪比SNR＝5dB，κ₁＝0.1，κ₂＝1。其相当于将图2-图3的三维增强型频谱相关函数在循环频率域作了一个投影。

步骤14、根据获得的循环特征图谱计算检验统计量。

为了便于从数值上体现单边带调制信号与双边带调制信号循环特征图谱的差异，本发明实施例采用如下检验统计量：

$T_p\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}{\mathrm{\&eta;e}}^{-\mathrm{\&tau;}};$

其中，η为循环特征图谱幅度的最大值，e为自然对数的底数，τ为循环特征图谱的对称系数。为便于理解上述公式中τ的含义，可以用a_l表示循环特征图谱在幅度最大值点左边的幅度均值，用a_r表示右边幅度均值，则：

τ＝|a_l-a_r|/(a_l+a_r)。

步骤15、将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

其中，门限值γ可以根据实际数值模拟计算也可以根据蒙特卡洛方法模拟计算；所述根据蒙特卡洛方法模拟计算包括：由蒙特卡洛方法仿真得到不同信噪比下边带调制信号的检验统计量的统计分布特性，然后在给定的虚警率（指检测***在检测时出现虚警的概率）下求取门限值γ。

当计算出门限值γ后将其与步骤14计算出的检验统计量T_p进行比较。通常情况下，单边带调制信号的T_p相对较小，双边带调制信号的T_p相对较大；因此，当T_p≤γ时，判定当前信号为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

本发明实施例基于增强型频谱相关函数进行边带调制信号分类方法，可以在不同信噪比SNR下进行，在仿真实验中，当SNR=-10dB时，依然能保持极高的检测率。

本发明实施例通过结合共轭频谱相关函数与频谱相关函数形成增强型频谱相关函数，由增强型频谱相关函数得到循环特征图谱，从而实现在未知载频信息条件下进行边带调制信号的分类，扩大了边带信号分类检测的实用范围，且具有低复杂度的优点。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例二

图6为本发明实施例提供的一种边带调制信号分类的装置的示意图。如图6所示，主要包括：天线模块71、低噪声放大器72、带通滤波器73、模数转换器74与时域信号预处理模块75，其特征在于，该装置还包括信号分类模块76，且该模块包括：

增强型频谱相关函数模块761，用于根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数

检验统计量计算模块762，用于根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；

比较模块763，用于将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

所述信号分类模块76还包括：

门限值计算模块764，用于根据蒙特卡洛方法模拟计算门限值或根据实际数值模拟计算门限值。

另外，本实施例中的信号分类模块76可以处于PC（计算机）中，参见图7，即天线模块71、低噪声放大器72、带通滤波器73、模数转换器74、时域信号预处理模块75与PC77依次连接。也可以将信号分类模块76置于DSP78（数字信号处理器）中，参见图8，即天线模块71、低噪声放大器72、带通滤波器73、模数转换器74、时域信号预处理模块75与DSP78依次连接，该DSP78将时域信号预处理模块75发送的数据通过相应的接口（如EMIF口）送入到数据存储器781中，DSP78实时地从存储器781中读取数据完成边带调制信号的分类并输出结果，对于输出的结果可以送到与DSP78相连的外部设备782中，也可以通过一些接口如USB口783、网口784等传输到其他设备中。

需要说明的是，上述装置中包含的各个处理模块所实现的功能的具体实现方式在前面的实施例中已经有详细描述，故在这里不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种边带调制信号分类的方法，其特征在于，该方法包括：

根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数

根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；

将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述时域数字信号x[n]的频谱相关函数

的公式为：

其中，M为正奇数且M≤N，α为循环频率；X(f)为x[]的离散时间傅里叶变换且 $X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left[n\right]e^{-j2\mathrm{\&pi;fn}};$

表示信号的共轭。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述时域数字信号x[n]的共轭频谱相关函数

的公式为：

其中，M为正奇数且M≤N，α为循环频率；X(f)为x[]的离散时间傅里叶变换且 $X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left[n\right]e^{-j2\mathrm{\&pi;fn}};$

表示信号的共轭。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，计算所述增强型频谱相关函数的公式包括：

${\hat{S}}_x^{\mathrm{\&alpha;}}{\left(f\right)}_a={\mathrm{\&kappa;}}_1{\hat{S}}_x^{\mathrm{\&alpha;}}\left(f\right)+{\mathrm{\&kappa;}}_2{\hat{S}}_x^{\mathrm{\&alpha;}}{\left(f\right)}_c;$

其中，系数K₁与K₂为大于0的实数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱的公式为：

$p\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}{\max }_{\left|f\right|<\mathrm{\&xi;}}\left[S_x^{\mathrm{\&alpha;}}\left(f\right)\right];$

其中，ξ为频率门限值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由该循环特征图谱获得检验统计量T_p的公式为：

$T_p\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}{\mathrm{\&eta;e}}^{-\mathrm{\&tau;}};$

其中，η为循环特征图谱幅度的最；大值，τ为循环特征图谱的对称系数，e为自然对数的底数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述门限值γ的方法包括：

由蒙特卡洛方法仿真得到不同信噪比下边带调制信号的检验统计量的统计分布特性，然后在预定的虚警率下求取门限值或根据实际数值模拟计算门限值。

8.一种边带调制信号分类的装置，包括天线模块、低噪声放大器、带通滤波器、模数转换器与时域信号预处理模块，其特征在于，该装置还包括信号分类模块，且该模块包括：

增强型频谱相关函数模块，用于根据时域数字信号x[n]的频谱相关函数

与共轭频谱相关函数

获取增强型频谱相关函数

检验统计量计算模块，用于根据所述增强型频谱相关函数

计算所述时域数字信号x[n]的循环特征图谱，并由该循环特征图谱获得检验统计量T_p；

比较模块，用于将所述检验统计量T_p与门限值γ进行比较，若T_p≤γ，则为单边带调制信号，否则为双边带调制信号。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信号分类模块还包括：

门限值计算模块，用于根据蒙特卡洛方法模拟计算门限值或根据实际数值模拟计算门限值。

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