【摘要】：調(diào)制類型是通信信號的一個重要的特征,隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展,調(diào)制類型日益復(fù)雜。傳統(tǒng)基于人工的調(diào)制識別技術(shù)已經(jīng)不能滿足實際的需求,使用DSP、FPGA和軟件無線電技術(shù)的自動調(diào)制識別成為一種趨勢。自動調(diào)制識別技術(shù)被廣泛運用于艦船電磁干擾監(jiān)測、無線電監(jiān)聽等領(lǐng)域。本文研究了通信信號調(diào)制參數(shù)估計和調(diào)制識別的基本原理。針對2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、AM、FM、LSB和USB共九種調(diào)制信號,提出了一種基于瞬時統(tǒng)計特征和決策樹分類器的調(diào)制識別算法。相比以往的算法,本文的算法優(yōu)勢在于能夠滿足實際硬件實現(xiàn)時所需的速度快、所需采樣點少、適合隨機碼元條件。識別算法使用一種新的中心化參數(shù),改善了{(lán)2ASK,4ASK}和{2FSK,4FSK}識別效果。使用一種門限自動調(diào)節(jié)算法,通過選取信噪比參考參數(shù),實現(xiàn)信噪比的粗估計,使得判決門限可以自動調(diào)整,提高了識別算法對信噪比的適應(yīng)性。相比于以往很多算法,本算法在載波頻率未知的情況下依然有效,利用高精度的載頻估計算法-CZT變換法獲取信號的載波頻率,以滿足提取非線性相位的精度要求。通過MATLAB仿真,在采樣點為1024(16個隨機碼元)、未知載頻條件下,驗證了本算法具有較好的效果。在信噪比不小于10dB時,平均識別正確率達(dá)到93.27%,在SNR不小于15dB時,平均識別率超過99.0%。設(shè)計完成了基于DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的調(diào)制識別的硬件平臺,完成了硬件電路的原理圖和PCB設(shè)計工作。對DSP板進(jìn)行了信號完整性分析(SI),使用SigXploer完成了部分電路的SI仿真,以保證硬件電路運行的穩(wěn)定性和可靠性,并完成了硬件平臺的調(diào)試工作。在CCS平臺下對識別算法的C語言程序進(jìn)行了軟件仿真,統(tǒng)計了識別算法的識別率。最后使用所設(shè)計硬件平臺對信號發(fā)生器產(chǎn)生的5種調(diào)制信號進(jìn)行了實時識別,達(dá)到了預(yù)期效果。
[Abstract]:Modulation type is an important characteristic of communication signal. With the development of wireless communication technology, modulation type is becoming more and more complex. The traditional manual modulation recognition technology can not meet the actual needs. Automatic modulation recognition using DSP,FPGA and software radio technology has become a trend. Automatic modulation recognition technology is widely used in ship electromagnetic interference monitoring, radio monitoring and other fields. The basic principle of modulation parameter estimation and modulation recognition of communication signal is studied in this paper. This paper presents a modulation recognition algorithm based on instantaneous statistical features and decision tree classifier for nine kinds of modulation signals, 2ASK / 4ASK / 2FSKC / 4FSKK / 2PSK / AMK / FM / USB, which are based on instantaneous statistical features and decision tree classifier. Compared with the previous algorithms, the advantage of this algorithm is that it can meet the needs of fast hardware implementation, less sampling points, and suitable for random symbol conditions. The recognition algorithm uses a new centralization parameter to improve the recognition effect of {2ASK _ 4ASK} and {2FSKN _ 4FSK}. A threshold automatic adjustment algorithm is used to estimate the SNR by selecting the reference parameters of SNR. The decision threshold can be adjusted automatically and the adaptability of the recognition algorithm to SNR is improved. Compared with many previous algorithms, this algorithm is still effective in the case of unknown carrier frequency. The high accuracy carrier frequency estimation algorithm CZT transform is used to obtain the carrier frequency of the signal to satisfy the precision requirement of extracting nonlinear phase. The MATLAB simulation shows that the proposed algorithm is effective under the condition that the sampling point is 1024 (16 random symbols) and the carrier frequency is unknown. The average recognition accuracy is 93.27 when the SNR is not less than 10dB, and 99.0 when SNR is not less than 15dB. The hardware platform of modulation recognition based on DSP FPGA structure is designed. The schematic diagram of hardware circuit and the design of PCB are completed. Signal Integrity Analysis of DSP Board (SI), completes the SI simulation of part of the circuit using SigXploer to ensure the stability and reliability of the hardware circuit, and completes the debugging of the hardware platform. The C language program of the recognition algorithm is simulated on the CCS platform, and the recognition rate of the recognition algorithm is calculated. Finally, the designed hardware platform is used to identify the five modulation signals produced by the signal generator in real time, and the desired results are achieved.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2250917