CN104507106A - 8psk信号和pi/4-dqpsk信号的识别方法 - Google Patents

Abstract

一种8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，包括：从下变频后的I/Q信号提取出瞬时相位；基于所述瞬时相位，计算相邻码元的相位差；基于所述相邻码元的相位差计算中心归一化瞬时相位差；基于所述中心归一化瞬时相位差计算参数；计算所述参数的非线性分量的绝对值标准偏差；根据所述绝对值标准偏差进行信号识别，所述绝对值标准偏差等于零为PI/4-DQPSK信号，所述绝对值标准偏差大于零为8PSK信号。本发明的技术方案可以简便有效的识别8PSK信号和PI/4-DQPSK信号。

Description

8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法

技术领域

本发明涉及无线电监测领域，特别涉及一种8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法。

背景技术

在无线电监测领域，经常需要对非法无线电服务、干扰源等信号进行识别，只有识别出信号，才能为频谱管理提供依据。目前已有的调制识别方法主要是基于提取特征进行识别的方法，提取特征主要有以下几种：包含幅度、频率和相位的瞬时特征，统计量特征及变换域特征等。其中统计量特征(如高阶累积量)和变换域(如小波变换)特征工程计算复杂，实时性差。目前比较有效的识别特征方法是英国学者A.K.Nandi和Azzouz等人提出的数字调制信号识别算法(DMRAs)，采用的就是瞬时包络、相位和频率等关键特征参数作为调制识别的特征，该算法计算速度快，分类效果明显，工程上较易实现，但在某些信号之间没有相应的特征提取算法，如QPSK和OQPSK之间的识别，8PSK信号和PI/4-DQPSK信号之间的识别，DMRAs没有给出相应的特征提取参数。

因此如何简便有效的识别8PSK信号和PI/4-DQPSK信号成为目前亟待解决的问题之一。

发明内容

本发明的技术方案解决的技术问题是如何简便有效的识别8PSK信号和PI/4-DQPSK信号。

为了实现上述发明目的，本发明提供了一种8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，包括：

从下变频后的I/Q信号提取出瞬时相位其中I(i)、Q(i)为正交下变频后的I路信号和Q路信号，0＜i＜N_s，N_s为采样点数；

基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差0＜i＜N_r，N_r为符号数，N_r＝N_s/(f_s/r_s)，r_s为符号率，f_s为采样率；

基于所述相邻码元的相位差计算中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)：0＜i＜N_r，N_r为符号数；

基于所述中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)计算参数Δφ_a(i)：

${\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a\left(i\right)=\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|-\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|,0<i<N_r;$

计算所述参数Δφ_a的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aaΔp：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{aa\&Delta;p}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\right|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a\left(i\right)\left|\right)}^2},$ 其中 $a_n\left(i\right)=\frac{a\left(i\right)}{m_a},m_a=\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}a\left(i\right),a_n\left(i\right)$ 是经过定时恢复后信号的瞬时归一化幅度，m_a是经过定时恢复后的信号的瞬时幅度的平均值，t_a是判断弱信号段的一个幅度的判决门限电平，C是在集合{φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的a_n(i)信号的个数；

根据所述绝对值标准偏差σ_aaΔp进行信号识别，σ_aaΔp＝0为PI/4-DQPSK信号，σ_aaΔp＞0为8PSK信号。

可选的，所述瞬时相位反正切采用CORDIC算法。

可选的，所述基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差包括对所述I/Q信号进行位同步，以等同于所述符号率r_s的速率在最佳时刻定时恢复出码元后，计算出相应的瞬时相位并得到所述相邻码元的相位差

可选的，所述最佳时刻根据采用的位同步算法确定。

可选的，基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差为当载波同步时，计算所述中心归一化瞬时相位差

可选的，所述I/Q信号是将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号，对所述数字信号进行正交数字下频所得。

可选的，所述将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号包括将所述待识别的信号模拟下变频到A/D采样的范围，并满足过采样定律或带通采样定律。

本发明采取以上技术方案，与现有技术相比，具有以下优点：

利用8PSK信号和PI/4-DQPSK信号相位跳变的不同，简化8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别步骤，并且本发明的技术方案操作简单，易于操作实现，实现速度快，结果精确。

附图说明

图1是本发明实施例提供的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的8PSK信号的相位跳转图；

图3是本发明实施例提供的PI/4-DQPSK信号的相位跳转图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。

图1是本发明实施例提供的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法的流程图，下面结合图1(图1中仅以文字描述，未显示数学标识)详细说明。

步骤S1，从下变频后的I/Q信号提取出瞬时相位

步骤S2，基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差

步骤S3，基于所述相邻码元的相位差计算中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)；

步骤S4，基于所述中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)计算参数Δφ_a(i)；

步骤S5，计算所述参数Δφ_a的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aaΔp；根据所述绝对值标准偏差σ_aaΔp进行信号识别，σ_aaΔp＝0为PI/4-DQPSK信号，σ_aaΔp＞0为8PSK信号。

所述步骤S1中，所述I/Q信号是将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号，对所述数字信号进行正交数字下频所得。所述将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号包括将所述待识别的信号模拟下变频到A/D采样的范围，并满足过采样定律或带通采样定律。

所述步骤S1中，所述瞬时相位反正切采用CORDIC算法。

所述步骤S2中，所述基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差包括对所述I/Q信号进行位同步，以等同于所述符号率r_s(信号源的码元速率，简称码元速率)的固定速率在最佳时刻定时恢复出码元后(如采用Gardner算法在经过成形滤波后的码元的最大值时刻恢复出码元，具体请参考Gardner算法或其他位同步算法)，计算出相应的瞬时相位并得到所述相邻码元的相位差所述最佳时刻根据采用的位同步算法确定。

所述步骤S3中，基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差为当载波同步时，计算所述中心归一化瞬时相位差其中，N_r为符号数，N_r＝N_s/(f_s/r_s)，r_s为符号率，f_s为采样率。

所述步骤S4中，基于所述中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)计算参数Δφ_a(i)(Δφ_a(i)为对Δφ_NL(i)再进行中心归一化得到的参数)：

${\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a\left(i\right)=\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|-\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|,0<i<N_r;$

所述步骤S5中，计算参数Δφ_a的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aaΔp：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{aa\&Delta;p}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\right|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a\left(i\right)\left|\right)}^2},$ 其中 $a_n\left(i\right)=\frac{a\left(i\right)}{m_a},m_a=\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}a\left(i\right),a_n\left(i\right)$ 是经过定时恢复后信号的瞬时归一化幅度，m_a是经过定时恢复后的信号的瞬时幅度的平均值，t_a是判断弱信号段的一个幅度的判决门限电平，C是在集合{φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的信号的个数；根据σ_aaΔp进行信号识别，σ_aaΔp＝0为PI/4-DQPSK信号，σ_aaΔp＞0为8PSK信号。

下面举例详细说明：

目前的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法为数字调制信号识别算法(也称DMRAs算法)，DMRAs调制识别的原理是如下：被识别的信号经过A/D采样(如果信号频率太大，硬件中需要有射频前端电路，首先把被识别的信号模拟下变频到A/D可采样的范围，能满足过采样或带通采样定律)变成数字信号，数字信号经过正交数字下变频后，形成正交I/Q信号，然后利用I/Q信号计算幅度、频率和相位瞬时特征参数，再以瞬时特征参数作为输入，利用DMRAs算法计算信号识别特征参数，最后利用信号识别特征参数进行信号识别。

利用I/Q信号计算幅度、频率及相位等瞬时特征参数的公式如下：

$\left(i\right)=\sqrt{I^2\left(i\right)+Q^2\left(i\right)}$

其中a(i)为离散瞬时幅度，为瞬时相位，f(i)为瞬时频率。

信号识别特征参数是利用瞬时特征参数计算的，经典的DMRAs信号识别特征参数主要有以下几个：

(1)零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值γ_max；

(2)零中心归一化非弱信号段瞬时幅度的标准偏差σ_a；

(3)零中心归一化非弱信号段瞬时幅度绝对值的标准偏差σ_aa；

(4)零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差σ_dp；

(5)零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的绝对值的标准偏差σ_ap；

(6)零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差σ_af；

(7)参数φ_a的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aap；

(8)参量fa的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aaf；

(9)谱对称性P；

(10)零中心归一化瞬时幅度的紧致性(四阶矩)

(11)零中心归一化瞬时频率的紧致性(四阶矩)

由于8PSK和PI/4-DQPSK的频谱图和星座图相同，用上述11个公式无法进行信号识别。

本发明的目的是利用8PSK和PI/4-DQPSK相位跳变的不同，对σ_aap进行改进，完成8PSK和PI/4-DQPSK之间的信号识别。

DMRAs的σ_aap公式如下：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{aa}p}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&phi;}}_a^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\right|{\mathrm{\&phi;}}_a\left(i\right)\left|\right)}^2}$

其中φ_a为对经中心化处理后的瞬时相位的绝对值再进行中心化得到的参数，表示如下：

${\mathrm{\&phi;}}_a\left(i\right)={|\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)|-\frac{1}{N_s}\underset{i=1}{\overset{N_s}{\mathrm{\&Sigma;}}}|{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)|$

其中a_n(i)是经过定时恢复后信号的瞬时归一化幅度，m_a是经过定时恢复后的信号的瞬时幅度的平均值；N_s为采样点数；φ_NL(i)是经中心化处理后的瞬时相位的非线性分量。在载波同步时，φ_NL(i)计算如下：

上两个公式中，为瞬时相位。t_a是判断弱信号段的一个幅度判决门限电平，低于此电平门限时，信号的相位对噪声很敏感，会造成较大的相位失真。C是在数据集合{φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的信号的个数，即属于非弱信号值的个数。

σ_aap在信号识别中用来区分8PSK、16QAM信号与QPSK信号。对于QPSK信号来说，φ_a参数有两个电平值，φ_a参数的绝对值是一个常数值，所以σ_aap＝0；而对于8PSK或16QAM信号而言，φ_a有四个电平值，φ_a参数的绝对值不是一个常数，所以σ_aap＞0。因此该特征值可被用于区分8PSK、16QAM信号与QPSK，但是σ_aap不能直接区分8PSK和PI/4-DQPSK信号。

PI/4-DQPSK是在QPSK的基础上改进而来的，QPSK相位跳转方式有{0°,90°,180°,-90°}共4种情况，当产生180度的跳转时，会使信号的旁瓣增大，影响频谱性能。为了解决这个问题，改进后的OQPSK调制方式将I/Q两路信号产生一个码元的时间间隔，有效避免了两路码元信号同时改变，从而使相位跳转只有{90°,-90°}，解决了180°的大幅跳转问题，而PI/4-DQPSK是这两种调制方式的结合，具有两种方法的优良特性。它的相位跳转有{45°,135°,-45°,-135°}，最大相位跳变为135°，不会出现QPSK中的180°的大幅跳变，同样改善了频谱特性，其星座图与8PSK相同。图2和图3给出了8PSK和PI/4-DQPSK的相位跳转图。

由于PI/4-DQPSK相邻码元相位有4个跳变值，最大跳变为±3π/4，而8PSK的相邻码元相位有8个跳变值，最大跳变为π。根据8PSK和PI/4-DQPSK的这个特征，可以参考DMRAs算法中经典特征参数σ_aap，改进后用于8PSK和PI/4-DQPSK之间的识别，具体方法如下：

从下变频后的I/Q信号提取出瞬时相位

用于计算σ_aap，反正切可以用CORDIC算法实现。为了计算相邻码元相位的跳变值还要对I/Q信号进行位同步，以等同于符号率r_s的固定速率在最佳时刻定时恢复出码元后，计算出相应的从而得到相邻码元的相位差即为：

将φ_NL(i)中的瞬时相位替换为相邻码元相位的跳变值可以得到中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)：

N_r为符号数，N_r＝N_s/(f_s/r_s)，r_s为符号率，f_s为采样率，N_s为采样点数。

将φ_a(i)公式中的φ_NL(i)用Δφ_NL(i)替换，计算出Δφ_a(i)：

${\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_a\left(i\right)=\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|-\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|$

将σ_aap中的φ_a(i)用Δφ_a(i)替换，可以得到：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{a\&Delta;p}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\right|{\mathrm{\&Delta;\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\left|\right)}^2}$

其中a_n(i)是经过定时恢复后信号的瞬时归一化幅度，m_a是经过定时恢复后的信号的瞬时幅度的平均值。

对于PI/4-DQPSK信号，只有π/4、3π/4两个值，因此Δφ_a(i)参数有两个电平值，σ_aaΔp＝0；而对于8PSK信号而言，Δφ_a(i)有四个电平值，σ_aaΔp＞0，因此，利用该特征值可用于区分8PSK和PI/4-DQPSK信号。

本发明采取以上技术方案，与现有技术相比，具有以下优点：

利用QPSK信号和OQPSKI信号相位跳变的不同，简化QPSK信号和OQPSK信号的识别步骤，并且本发明的技术方案操作简单，易于操作实现，实现速度快，结果精确。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，包括：

从下变频后的I/Q信号提取出瞬时相位其中I(i)、Q(i)为正交下变频后的I路信号和Q路信号，0＜i＜N_s，N_s为采样点数；

基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差0＜i＜N_r，N_r为符号数，N_r＝N_s/(f_s/r_s)，r_s为符号率，f_s为采样率；

基于所述相邻码元的相位差计算中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)：0＜i＜N_r，N_r为符号数；

基于所述中心归一化瞬时相位差Δφ_NL(i)计算参数Δφ_a(i)：

$\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&phi;}}_a\left(i\right)=\left|\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|-\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{NL}}\left(i\right)\right|,0<i<N_r;$

计算所述参数Δφ_a的非线性分量的绝对值标准偏差σ_aaΔp：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{aa\&Delta;p}}=\sqrt{\frac{1}{C}\left(\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&phi;}}_a^2\left(i\right)\right)-{\left(\frac{1}{C}\underset{a_n\left(i\right)>t_a}{\mathrm{\&Sigma;}}\right|\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&phi;}}_a\left(i\right)\left|\right)}^2},$ 其中 $a_n\left(i\right)=\frac{a\left(i\right)}{m_a},m_a=\frac{1}{N_r}\underset{i=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\&Sigma;}}}a\left(i\right),$ a_n(i)是经过定时恢复后信号的瞬时归一化幅度，m_a是经过定时恢复后的信号的瞬时幅度的平均值，t_a是判断弱信号段的一个幅度的判决门限电平，C是在集合{φ_NL(i)}中a_n(i)＞t_a的a_n(i)信号的个数；

根据所述绝对值标准偏差σ_aaΔp进行信号识别，σ_aaΔp＝0为PI/4-DQPSK信号，σ_aaΔp＞0为8PSK信号。

2.如权利要求1所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，所述瞬时相位反正切采用CORDIC算法。

3.如权利要求1所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，所述基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差包括对所述I/Q信号进行位同步，以等同于所述符号率r_s的速率在最佳时刻定时恢复出码元后，计算出相应的瞬时相位并得到所述相邻码元的相位差

4.如权利要求1所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，所述最佳时刻根据采用的位同步算法确定。

5.如权利要求1所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，基于所述瞬时相位计算相邻码元的相位差为当载波同步时，计算所述中心归一化瞬时相位差

6.如权利要求1所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，所述I/Q信号是将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号，对所述数字信号进行正交数字下频所得。

7.如权利要求6所述的8PSK信号和PI/4-DQPSK信号的识别方法，其特征在于，所述将待识别的信号经过A/D采样变成数字信号包括将所述待识别的信号模拟下变频到A/D采样的范围，并满足过采样定律或带通采样定律。